A qualitative analysis of information sharing for children with medical complexity within and across health care organizations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with medical complexity (CMC) are characterized by substantial family-identified service needs, chronic and severe conditions, functional limitations, and high health care use. Information exchange is critically important in high quality care of complex patients at high risk for poor care coordination. Written care plans for CMC are an excellent test case for how well information sharing is currently occurring. The purpose of this study was to identify the barriers to and facilitators of information sharing for CMC across providers, care settings, and families. METHODS: A qualitative study design with data analysis informed by a grounded theory approach was utilized. Two independent coders conducted secondary analysis of interviews with parents of CMC and health care professionals involved in the care of CMC, collected from two studies of healthcare service delivery for this population. Additional interviews were conducted with privacy officers of associated organizations to supplement these data. Emerging themes related to barriers and facilitators to information sharing were identified by the two coders and the research team, and a theory of facilitators and barriers to information exchange evolved. RESULTS: Barriers to information sharing were related to one of three major themes; 1) the lack of an integrated, accessible, secure platform on which summative health care information is stored, 2) fragmentation of the current health system, and 3) the lack of consistent policies, standards, and organizational priorities across organizations for information sharing. Facilitators of information sharing were related to improving accessibility to a common document, expanding the use of technology, and improving upon a structured communication plan. CONCLUSIONS: Findings informed a model of how various barriers to information sharing interact to prevent optimal information sharing both within and across organizations and how the use of technology to improve communication and access to information can act as a solution.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».