Health system characteristics of quality care delivery: A comparative case study examination of palliative care for cancer patients in four regions in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of palliative care delivery models have been proposed to address the structural and process gaps in this care. However, the specific elements required to form competent systems are often vaguely described. AIM: The purpose of this study was to explore whether a set of modifiable health system factors could be identified that are associated with population palliative care outcomes, including less acute care use and more home deaths. DESIGN: A comparative case study evaluation was conducted of 'palliative care' in four health regions in Ontario, Canada. Regions were selected as exemplars of high and low acute care utilization patterns, representing both urban and rural settings. A theory-based approach to data collection was taken using the System Competency Model, comprised of structural features known to be essential indicators of palliative care system performance. Key informants in each region completed study instruments. Data were summarized using qualitative techniques and an exploratory factor pattern analysis was completed. RESULTS: 43 participants (10+ from each region) were recruited, representing clinical and administrative perspectives. Pattern analysis revealed six factors that discriminated between regions: overall palliative care planning and needs assessment; a common chart; standardized patient assessments; 24/7 palliative care team access; advanced practice nursing presence; and designated roles for the provision of palliative care services. CONCLUSIONS: The four palliative care regional 'systems' examined using our model were found to be in different stages of development. This research further informs health system planners on important features to incorporate into evolving palliative care systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».