Comparing (and learning from) integrated care initiatives: an analytical framework
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Care integration has been the hallmark of most proposed solutions to current and prospective challenges of health systems. However, it is an imprecise umbrella term encompassing heterogeneous models and little substantive knowledge exists on the basic mechanisms leading to positive outcomes. This study aims to address this gap by identifying the environmental conditions and the configurations of factors associated with service delivery success in integrated care initiatives. Design/methodology/approach – On the basis of an extensive literature review, an analytical framework aimed at structuring and interpreting the relations between contextual, cultural and organizational factors and the outcomes of integrated care initiatives is proposed. The framework is applied to four successful cases of care integration in the USA, Canada, Italy and Switzerland. Findings – The results suggest that positive outcomes mainly depend on the correct matching of macro-level factors with a balanced mix of operating means at the micro-level, rather than on the intense focus on any one element of the framework. Research limitations/implications – The analysis infers, from a small-purposive sample, that successful initiatives are a matter of appropriate configuration of contextual, organizational and technical factors. Generalizability of results would benefit from additional international cases and using the framework on decentralized health systems. Originality/value – This framework can guide future research efforts in the field as it is adaptable and relatively easy to operationalize. It can also be a useful tool for practitioners and policy-makers, to bring structure and reduce the complexity of efforts aimed to design, evaluate and improve integrated care initiatives.
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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 | 0,081 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».