‘Who is on your health‐care team?’ Asking individuals with heart failure about care team membership and roles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complex, chronically ill patients require interprofessional teams to address their multiple health needs; heart failure (HF) is an iconic example of this growing problem. While patients are the common denominator in interprofessional care teams, patients have not explicitly informed our understanding of team composition and function. Their perspectives are crucial for improving quality, patient-centred care. OBJECTIVES: To explore how individuals with HF conceptualize their care team, and perceive team members' roles. SETTING AND PARTICIPANTS: Individuals with advanced HF were recruited from five cities in three Canadian provinces. DESIGN: Individuals were asked to identify their HF care team during semi-structured interviews. Team members' titles and roles, quotes pertaining to team composition and function, and frailty criteria were extracted and analysed using descriptive statistics and content analysis. RESULTS: A total of 62 individuals with HF identified 2-19 team members. Caregivers, nurses, family physicians and cardiologists were frequently identified; teams also included dentists, foot care specialists, drivers, housekeepers and spiritual advisors. Most individuals met frailty criteria and described participating in self-management. DISCUSSION: Individuals with HF perceived being active participants, not passive recipients, of care. They identified teams that were larger and more diverse than traditional biomedical conceptualizations. However, the nature and importance of team members' roles varied according to needs, relationships and context. Patients' degree of agency was negotiated within this context, causing multiple, sometimes conflicting, responses. CONCLUSION: Ignoring the patient's role on the care team may contribute to fragmented care. However, understanding the team through the patient's lens - and collaborating meaningfully among identified team members - may improve health-care delivery.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».