Implementing Key Strategies for Successful Network Integration in the Quebec Substance-Use Disorders Programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fragmentation and lack of coordination often occur among organisations offering treatment for individuals with substance-use disorders. Better integration from a system perspective within a network of organisations offering substance-use disorder services can be developed using various integration strategies at the administrative and clinical levels. This study aims to identify integration strategies implemented in Quebec substance-use disorder networks and to assess their strengths and limitations. METHODS: A total of 105 stakeholders representing two regions and four local substance-use disorder networks participated in focus groups or individual interviews. Thematic qualitative and descriptive quantitative analyses were conducted. RESULTS: Six types of service integration strategies have been implemented to varying degrees in substance-use disorder networks. They are: 1) coordination activities-governance, 2) primary-care consolidation models, 3) information and monitoring management tools, 4) service coordination strategies, 5) clinical evaluation tools and 6) training activities. CONCLUSION: Important investments have been made in Quebec for the training and assessment of individuals with substance-use disorders, particularly in terms of support for emergency room liaison teams and the introduction of standardised clinical evaluation tools. However, the development of integration strategies was insufficient to ensure the implementation of successful networks. Planning, consolidation of primary care for substance-use disorders and systematic implementation of various clinical and administrative integration strategies are needed in order to ensure a better continuum of care for individuals with substance-use disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».