The process of decision-making in home-care case management: implications for the introduction of universal assessment and information technology
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, jurisdictions are adopting universal assessment procedures and information technology to aid in healthcare data collection and care planning. Before their potential can be realised, a better understanding is needed of how these systems can best be used to support clinical practice. We investigated the decision-making process and information needs of home-care case managers in Ontario, Canada, prior to the widespread use of universal assessment, with a view of determining how universal assessment and information technology could best support this work. Three focus groups and two individual interviews were conducted; questioning focused on decision-making in the post-acute care of individuals recovering from a hip fracture. We found that case managers' decisional process was one of a clinician-broker, combining clinical expertise and information about local services to support patient goals within the context of limited resources. This process represented expert decision-making, and the case managers valued their ability to carry out non-standardised interviews and override system directives when they noted that data may be misleading. Clear information needs were found in four areas: services available outside of their regions, patient medical information, patient pre-morbid functional status and partner/spouse health and functional status. Implications for the use of universal assessment are discussed. Recommendations are made for further research to determine the impact of universal assessment and information technology on the process and outcome of home-care case manager decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,274 | 0,466 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,046 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».