Monitoring the degree of implementation of an integrated delivery system
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of the study was to develop a method to measure the implementation of specific components of an Integrated Service Delivery system for the frail elderly. The system includes six mechanisms and tools: (1) coordination of all organizations involved in delivering health and social services, (2) a single entry point, (3) case management, (4) a single assessment tool with a case-mix classification system, (5) an individualized service plan, and (6) a computerized clinical chart. METHOD: Focus groups of researchers, clinicians, managers and policy-makers identified quantitative indicators for each component. The six components were weighted according to their relative importance in order to generate a total score. Data were collected every six months over 30 months to establish the implementation degree in the three experimental areas: Sherbrooke, Granit and Coaticook in the Province of Quebec, Canada. RESULTS: After 30 months, coordination is the most developed component in the three experimental areas. Overall, in July 2003, the Integrated Service Delivery system was implemented at the rate of 73%, 71% and 70% in Sherbrooke, Granit and Coaticook, respectively. DISCUSSION: This type of quantitative assessment provides data for managers and researchers to monitor the implementation. Moreover, when there is an outcome study, the results of the outcome study can be correlated with the degree of implementation, thus allowing for dose-response analyzes and helping to decrease the "black box" effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».