MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059010535 · doi:10.2196/resprot.2915

A New Long-Term Care Facilities Model in Nova Scotia, Canada: Protocol for a Mixed Methods Study of Care by Design

2013· article· en· W2059010535 sur OpenAlexafffundvenueabout
Emily Gard Marshall, Michelle Boudreau, Jan L. Jensen, Nancy Edgecombe, Barry Clarke, Fred Burge, G. C. Archibald, Anthony Taylor, Melissa K. Andrew

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNIH Office of the DirectorDalhousie University
Mots-clésLong-term careNova scotiaHealth careNursingMedicineProtocol (science)Family medicinePolitical scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior to the implementation of a new model of care in long-term care facilities in the Capital District Health Authority, Halifax, Nova Scotia, residents entering long-term care were responsible for finding their own family physician. As a result, care was provided by many family physicians responsible for a few residents leading to care coordination and continuity challenges. In 2009, Capital District Health Authority (CDHA) implemented a new model of long-term care called "Care by Design" which includes: a dedicated family physician per floor, 24/7 on-call physician coverage, implementation of a standardized geriatric assessment tool, and an interdisciplinary team approach to care. In addition, a new Emergency Health Services program was implemented shortly after, in which specially trained paramedics dedicated to long-term care responses are able to address urgent care needs. These changes were implemented to improve primary and emergency care for vulnerable residents. Here we describe a comprehensive mixed methods research study designed to assess the impact of these programs on care delivery and resident outcomes. The results of this research will be important to guide primary care policy for long-term care. OBJECTIVE: We aim to evaluate the impact of introducing a new model of a dedicated primary care physician and team approach to long-term care facilities in the CDHA using a mixed methods approach. As a mixed methods study, the quantitative and qualitative data findings will inform each other. Quantitatively we will measure a number of indicators of care in CDHA long-term care facilities pre and post-implementation of the new model. In the qualitative phase of the study we will explore the experience under the new model from the perspectives of stakeholders including family doctors, nurses, administration and staff as well as residents and family members. The proposed mixed method study seeks to evaluate and make policy recommendations related to primary care in long-term care facilities with a focus on end-of-life care and dementia. METHODS: This is a mixed methods study with concurrent quantitative and qualitative phases. In the quantitative phase, a retrospective time series study is being conducted. Planned analyses will measure indicators of clinical, system, and health outcomes across three time periods and assess the effect of Care by Design as a whole and its component parts. The qualitative methods explore the experiences of stakeholders (ie, physicians, nurses, paramedics, care assistants, administrators, residents, and family members) through focus groups and in depth individual interviews. RESULTS: Data collection will be completed in fall 2013. CONCLUSIONS: This study will generate a considerable amount of outcome data with applications for care providers, health care systems, and applications for program evaluation and quality improvement. Using the mixed methods design, this study will provide important results for stakeholders, as well as other health systems considering similar programs. In addition, this study will advance methods used to research new multifaceted interdisciplinary health delivery models using multiple and varied data sources and contribute to the discussion on evidence based health policy and program development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,006

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.

Tête enseignante Opus0,376
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207