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Enregistrement W2120395711 · doi:10.1186/1472-6963-14-409

Development of a Chronic Care Model for Neurological Conditions (CCM-NC)

2014· article· en· W2120395711 sur OpenAlexafffundabout
Susan Jaglal, Sara J. T. Guilcher, Tarik Bereket, Mae Kwan, Sarah Munce, James Conklin, Joan Versnel, Tanya Packer, Molly C. Verrier, Connie Marras, Kristen Pitzul, Richard J. Riopelle

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMcGill UniversityToronto Western HospitalUniversity of TorontoDalhousie UniversityConcordia UniversityCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesOntario Rett Syndrome AssociationUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteParkinson Society CanadaPublic Health AgencyDystonia Medical Research Foundation CanadaMuscular Dystrophy CanadaMultiple Sclerosis SocietyOntario Neurotrauma FoundationAlzheimer SocietyDystonia Medical Research FoundationMultiple Sclerosis Society of CanadaOntario Federation for Cerebral PalsyPublic Health Agency of CanadaMarch of Dimes Foundation
Mots-clésHealth administrationNursing researchNursingMedicineHealth informaticsHealth careNonprobability samplingHealth policySocial policyChronic careHealth services researchPublic healthOpenness to experienceFamily medicinePsychologyEnvironmental healthPopulationEconomic growthPolitical scienceChronic disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Persons with neurological conditions and their families face a number of challenges with the provision of health and community-based services. The purpose of this study was to understand the existing health and community service needs and gaps in care and to use this information to develop a model to specify factors and processes that may improve the quality of care and health and well-being for persons with neurological conditions. METHODS: We conducted semi-structured interviews with health care professionals, community-based non-health care professionals working with individuals with neurological conditions, and policy makers -from the Ministries of Health, Community and Social Services, Transportation and Education- across Canada. We used a purposive sampling and snowballing approach to obtain maximum variation across professions, sector and geography (provinces and territories, rural and urban). Data analysis was an iterative, constant comparative process involving descriptive and interpretive analyses and was initially guided by the components of the Expanded Chronic Care Model. RESULTS: A total of 180 individuals completed the interviews: 39% (n = 70) health care professionals, 47% (n = 85) community-based non-health care professionals, and 14% (n = 25) policy makers. Based on the data we developed the Chronic Care Model for Neurological Conditions (CCM-NC). The major needs/gaps are represented by the following themes: acceptance and openness to neurological conditions, evidence informed policy, investments and funding, supported transitions, caregiver support, and life enhancing resources (education, employment, housing and transportation), knowledge and awareness of neurological conditions and availability and access to health services. The model maintains that intersectoral collaboration across the health system, community and policy components is needed. It recognizes that attitudes, policies, enhanced community integration and health system changes are needed to develop activated patients and families, proactive service delivery teams, a person-centred health system and healthy public policy for persons with neurological conditions. CONCLUSION: The CCM-NC will generate debate and discussion about the actions needed in each of the model components to enable people with neurological conditions to sustain healthier lives. Next steps include validating the model with persons with neurological conditions, in and outside of the Canadian context and developing and evaluating interventions to test the model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations44
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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