Priorities for action to improve cardiovascular preventive care of patients with multimorbid conditions in primary care--a participatory action research project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) prevention in patients with multimorbid conditions is not always optimal in primary care (PC). Interactive collaborative processes involving PC community are recommended to develop new models of care and to successfully reshape clinical practices. OBJECTIVE: To identify challenges and priorities for action in PC to improve CVD prevention among patients with multimorbid conditions. METHODS: Physicians (n = 6), nurses (n = 6), community pharmacists (n = 6), other health professionals (n = 6), patients (n = 6) and family members (n = 6), decision makers (n = 6) and researchers (n = 6) took part in a 1-day workshop. Using the Chronic Care Model (CCM) as a framework, participants in focus groups and nominal groups identified the challenges and priorities for action. RESULTS: Providing appropriate support to lifestyle change in patients and implementing collaborative practices are challenging. Priorities for action relate to three CCM domains: (i) improve the clinical information system by providing computerized tools for interprofessional and interinstitutional communication, (ii) improve the organization of health care and delivery system design by enhancing interprofessional collaboration, especially with nurses and pharmacists, and creating care teams that include a case manager and (iii) improve self-management support by giving patients access to nutritionists, to personalized health care plans including lifestyle recommendations and to other resources (community resources, websites). CONCLUSIONS: To optimize CVD prevention, PC actors recommend focussing mainly on three CCM domains. Electronic medical records, collaborative practices and self-management support are perceived as pivotal aspects of successful PC prevention programme. Developing and implementing such models are challenging and will require the mobilization of the whole PC community.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».