Nurse-Physician Collaborative Partnership: a rural model for the chronically ill.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accessibility and quality of primary health care services in rural areas are challenging issues, particularly for the elderly and those with chronic or complex medical conditions. The objective of the Nurse-Physician Collaborative Partnership was to implement and evaluate a collaborative partnership between homecare nurses and family physicians in the rural Trochu-Delburne-Elnora area of Alberta. METHODS: Overall, 37 patients were enrolled in a shared care plan, which included comprehensive biopsychosocial assessment, early intervention, health education and self-management. Patient and provider outcomes were assessed using quantitative and qualitative data collected at baseline, 6 months and 12 months. RESULTS: Results showed that patients made improvements in activities of daily living and robust cognitive status. In interviews, patients reported improvements in psychological well-being, knowledge of disease processes and confidence to manage health issues. Patients' use of acute health care services decreased, showing a 51% reduction in the number of days in hospital, a 32% reduction in emergency department visits and a 25% reduction in hospital admissions. Total acute service costs, excluding program costs, decreased by 40% from an average of $15,485 to $9,313 per person (p < or = 0.05). CONCLUSION: Based on these results, policy initiatives that incorporate the shared care model developed in this project may be considered. To our knowledge, this type of evaluation has not previously been conducted in a rural Canadian setting.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».