A novel primary-specialist care collaborative demonstration project to improve the access and health care of medically complex patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective Medically complex patients experience fragmented health care compounded by long wait times. The MedREACH program was developed to improve access and overall system experience for medically complex patients. Program description MedREACH is a novel primary-tertiary care collaborative demonstration program that features community nursing outreach, community specialist outreach, and a multi-specialty consultation clinic. Methods All 179 patients, referring primary care clinicians, and specialists involved were eligible to participate. Patient and clinician feedback were elicited by feedback surveys. Process measures were evaluated by participant retrospective chart reviews. Community nursing outreach patients completed the Goal Attainment Scale. Results Forty-eight patients and 22 clinicians consented to the feedback survey. About 75% of patients were seen within 2 weeks of referral. Patients spent an average of 3, 1.63, and 1.2 visits with the nursing outreach, multi-specialty clinic, and specialist outreach, respectively. Patients indicated a better medical experience, health enablement, and goals attainment. Family physicians felt more supported in the community management of medically complex patients and, overall, physicians felt MedREACH could improve collaborative care for medically complex patients. Qualitative analysis of clinician responses identified the need for increased mental health services. Discussion MedREACH demonstrates a patient-centered link between primary and tertiary care that could improve health care access and overall experience.
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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 | 0,000 |
| 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 découle