Measuring healthcare integration: Operationalization of a framework for a systems evaluation of palliative care structures, processes, and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare integration is a priority in many countries, yet there remains little direction on how to systematically evaluate this construct to inform further development. The examination of community-based palliative care networks provides an ideal opportunity for the advancement of integration measures, in consideration of how fundamental provider cohesion is to effective care at end of life. AIM: This article presents a variable-oriented analysis from a theory-based case study of a palliative care network to help bridge the knowledge gap in integration measurement. DESIGN: Data from a mixed-methods case study were mapped to a conceptual framework for evaluating integrated palliative care and a visual array depicting the extent of key factors in the represented palliative care network was formulated. SETTING/PARTICIPANTS: The study included data from 21 palliative care network administrators, 86 healthcare professionals, and 111 family caregivers, all from an established palliative care network in Ontario, Canada. RESULTS: The framework used to guide this research proved useful in assessing qualities of integration and functioning in the palliative care network. The resulting visual array of elements illustrates that while this network performed relatively well at the multiple levels considered, room for improvement exists, particularly in terms of interventions that could facilitate the sharing of information. CONCLUSION: This study, along with the other evaluative examples mentioned, represents important initial attempts at empirically and comprehensively examining network-integrated palliative care and healthcare integration in general.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».