Barrières et éléments facilitant l'implantation de modèles intégrés de prévention et de gestion des maladies chroniques
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Objectif : Les maladies chroniques représentent un fardeau croissant pour les systèmes de soins des pays développés. Pour faire face à leur nature multifactorielle, des modèles intégrés de prévention et de gestion ont été suggérés. Bien que ces modèles aient démontré qu’ils améliorent les résultats des soins des personnes atteintes de maladies chroniques, leur implantation à l’échelle des systèmes de santé demeure un défi. Cette étude avait pour objectif d’identifier les facteurs qui faciliteraient ou nuiraient à l’implantation de ces modèles de soins. Méthodes : Étude de cas du système de soins du Québec. Des entrevues semi-structurées d’experts et de décideurs ont été réalisées en employant une grille d’entrevue. Une revue exhaustive de la littérature et une analyse de contenu ont été réalisées en employant une grille standardisée. Les résultats des entrevues et de la recension des écrits ont été triangulés à l’aide d’un cadre d’analyse. Résultats : Le manque d’outils de gouverne clinique, une faible infrastructure d’information clinique, des plans de rémunération inappropriés, une faible couverture publique des services multidisciplinaires et des déficits à l’organisation des services de santé ont été rapportés comme des barrières. L’émergence de nouveaux modèles de pratique de groupe en première ligne, une intégration croissante des établissements du réseau, un système communautaire de services sociaux développés et un champs de la santé publique développé ont été perçus comme des éléments facilitants. Conclusion : Divers facteurs sont identifiés comme facilitant ou limitant l’implantation de modèles intégrés de soins aux maladies chroniques. Une attention devrait être portée aux mécanismes de gouverne, aux modes de rémunération et de prestation des soins pour accroître les chances de succès de leur implantation. Prat Organ Soins 2009;40(4):251-265
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».