Physicians' perceptions of capacity building for managing chronic disease in seniors using integrated interprofessional care models.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the barriers to and facilitators of adapting and expanding a primary care memory clinic model to integrate care of additional complex chronic geriatric conditions (heart failure, falls, chronic obstructive pulmonary disease, and frailty) into care processes with the goal of improving outcomes for seniors. DESIGN: Mixed-methods study using quantitative (questionnaires) and qualitative (interviews) methods. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: Family physicians currently working in primary care memory clinic teams and supporting geriatric specialists. METHODS: Family physicians currently working in memory clinic teams (n = 29) and supporting geriatric specialists(n = 9) were recruited as survey participants. Interviews were conducted with memory clinic lead physicians (n = 16).Statistical analysis was done to assess differences between family physician ratings and geriatric specialist ratings related to the capacity for managing complex chronic geriatric conditions, the role of interprofessional collaboration within primary care, and funding and staffing to support geriatric care. Results from both study methods were compared to identify common findings. MAIN FINDINGS: Results indicate overall support for expanding the memory clinic model to integrate care for other complex conditions. However, the current primary care structure is challenged to support optimal management of patients with multiple comorbidities, particularly as related to limited funding and staffing resources. Structured training, interprofessional teams, and an active role of geriatric specialists within primary care were identified as important facilitators. CONCLUSION: The memory clinic model, as applied to other complex chronic geriatric conditions, has the potential to build capacity for high-quality primary care, improve health outcomes,promote efficient use of health care resources, and reduce healthcare costs.
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 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 | 0,006 | 0,014 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».