Randomized controlled trial of Anticipatory and Preventive multidisciplinary Team Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE T o examine whether quality of care (QOC) improves when nurse practitioners and pharmacists work with family physicians in community practice and focus their work on patients who are 50 years of age and older and considered to be at risk of experiencing adverse health outcomes. DESIGN Randomized controlled trial. SETTING A family health network with 8 family physicians, 5 nurses, and 11 administrative personnel serving 10 000 patients in a rural area near Otta wa, Ont. PARTICIPANTS Patients 50 years of age and older at risk of experiencing adverse health outcomes (N = 241). INTERVENTIONS At-risk patients were randomly assigned to receive usual care from their family physicians or Anticipatory and Preventive T eam Care (APTCare) from a collaborative team composed of their physicians, 1 of 3 nurse practitioners, and a pharmacist. MAIN OUTCOME MEASURES Quality of care for chronic disease management (CDM) for diabetes, coronary artery disease, congestive heart failure, and chronic obstructive pulmonary disease. RESULTS Controlling for baseline demographic characteristics, the APTCare approach impro ved CDM QOC by 9.2% (P < .001) compared with traditional care. The APTCare intervention also impro ved preventive care by 16.5% (P < .001). W e did not observe significant differences in other secondary outcome measures (intermediate clinical outcomes, quality of life [Short-Form 36 and health-related quality of life scales], functional status [instrumental activities of daily living scale] and service usage). CONCLUSION Additional resources in the form of collaborative multidisciplinary care teams with intensive interventions in primary care can impro ve QOC for CDM in a population of older at-risk patients. The appropriateness of this intervention will depend on its cost-effectiveness.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».