What Gets in the Way of Person-Centred Care for People with Multimorbidity? Lessons from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Person-centred care is becoming a key component of quality in health systems worldwide. Although the term can mean different things, it typically entails paying attention to the needs and background of health system users, involving them in decisions that affect their health, assessing their care goals and implementing a coordinated plan of care that aligns with their unique circumstances. The importance of practising a person-centred approach in care delivery dominates policy and research rhetoric worldwide, yet competing goals set by policy planners to save money, eliminate waste and sustain the healthcare system challenge the implementation of such an approach. In this commentary, we begin by exploring the concept of person-centred care and its importance among people who frequently use healthcare, such as those with multimorbidity. We then provide a brief overview of the evolution of Ontario's healthcare system and its emphasis on achieving cost savings. In doing so, we illustrate the implications for health system users, particularly people with multimorbidity, their carers and formal care providers. Finally, we reflect on examples of innovations that are striving to deliver person-centred care, despite a constrained healthcare environment. While a step in the right direction, we conclude that these "one-off" strategies are unsustainable in the absence of supporting policy levers.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».