Integrating care for frequent users of emergency departments: implementation evaluation of a brief multi-organizational intensive case management intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Addressing the needs of frequent users of emergency departments (EDs) is a health system priority in many jurisdictions. This study describes stakeholder perspectives on the implementation of a multi-organizational brief intervention designed to support integration and continuity of care for frequent ED users with mental health and addictions problems, focusing on perceived barriers and facilitators to early implementation in a large urban centre. METHODS: Coordinating Access to Care from Hospital Emergency Departments (CATCH-ED) is a brief case management intervention bridging hospital, primary and community care for frequent ED users experiencing mental illness and addictions. To examine barriers and facilitators to early implementation of this multi-organizational intervention, between July and October 2012, 47 stakeholders, including direct service providers, managers and administrators participated in 32 semi-structured qualitative interviews and one focus group exploring their experience with the intervention and factors that helped or hindered successful early implementation. Qualitative data were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Stakeholders valued the intervention and its potential to support continuity of care for this population. Service delivery system factors, including organizational capacity and a history of collaborative relationships across the healthcare continuum, and support system factors, such as training and supervision, emerged as key facilitators of program implementation. Operational challenges included early low program referral rates, management of a multi-organizational initiative, variable adherence to the model among participating organizations, and scant access to specialty psychiatric resources. Factors contributing to these challenges included lack of dedicated staff in the ED and limited local system capacity to support this population, and insufficient training and technical assistance available to participating organizations. CONCLUSIONS: A multi-organizational brief intervention is an acceptable model to support integration of hospital, primary and community care for frequent ED users. The study highlights the importance of early implementation evaluation to identify potential solutions to implementation barriers that may be applicable to many jurisdictions.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».