Randomized controlled trial of anticipatory and preventive multidisciplinary team care: for complex patients in a community-based primary care setting.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: T o examine whether quality of care (QOC) improves when nurse practitioners and pharmacists work with family physicians in community practice and focus their work on patients who are 50 years of age and older and considered to be at risk of experiencing adverse health outcomes. DESIGN: Randomized controlled trial. SETTING: A family health network with 8 family physicians, 5 nurses, and 11 administrative personnel serving 10 000 patients in a rural area near Ottawa, Ont. PARTICIPANTS: Patients 50 years of age and older at risk of experiencing adverse health outcomes (N = 241). INTERVENTIONS: At-risk patients were randomly assigned to receive usual care from their family physicians or Anticipatory and Preventive Team Care (APTCare) from a collaborative team composed of their physicians, 1 of 3 nurse practitioners, and a pharmacist. MAIN OUTCOME MEASURES: Quality of care for chronic disease management (CDM) for diabetes, coronary artery disease, congestive heart failure, and chronic obstructive pulmonary disease. RESULTS: Controlling for baseline demographic characteristics, the APTCare approach improved CDM QOC by 9.2% (P < .001) compared with traditional care. The APTCare intervention also improved preventive care by 16.5% (P < .001). We did not observe significant differences in other secondary outcome measures (intermediate clinical outcomes, quality of life [Short-Form 36 and health-related quality of life scales], functional status [instrumental activities of daily living scale] and service usage). CONCLUSION: Additional resources in the form of collaborative multidisciplinary care teams with intensive interventions in primary care can improve QOC for CDM in a population of older at-risk patients. The appropriateness of this intervention will depend on its cost-effectiveness. TRIAL REGISTRATION NUMBER NCT00238836 (CONSORT).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».