Circle of care modelling: an approach to assist in reasoning about healthcare change using a patient-centric system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many health system and health Information and Communication Technology (ICT) projects do not achieve their expected benefits. This paper presents an approach to exploring changes in the healthcare system to better understand the expected improvements and other changes by using a patient-centric modelling approach. Circle of care modeling (CCM) was designed to assist stakeholders in considering healthcare system changes using a patient centric approach. METHODS: The CCM approach is described. It includes four steps, based on soft systems methodology: finding out, conceptual modelling, structured discussion, and describing potential improvements. There are four visualizations that are used though this process: patient-persona based rich pictures of care flows (as part of finding out), and three models: provider view, communication view, and information repository view (as part of conceptual modelling). RESULTS: Three case studies are presented where CCM was applied to different real-world healthcare problems: 1. Seeking improvements in continuity of care for end of life patients. 2. Exploring current practices for medication communication for ambulatory patients prior to an update of a jurisdictional drug information system. 3. Deciding how to improve attachment of patients to primary care. The cases illustrate how CCM helped stakeholders reason from a patient centered approach about gaps and improvements in care such as: data fragmentation (in 1), coordination efforts of medication management (in 2), and deciding to support a community health centre for unattached patients (in 3). DISCUSSION: The circle of care modelling approach has proved to be a useful tool in assisting stakeholders explore health system change in a patient centric approach. It is one way to instantiate the important principle of being patient centered into practice when considering health system changes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».