What works in implementation of integrated care programs for older adults with complex needs? A realist review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A realist review of the evaluative evidence was conducted on integrated care (IC) programs for older adults to identify key processes that lead to the success or failure of these programs in achieving outcomes such as reduced healthcare utilization, improved patient health, and improved patient and caregiver experience. DATA SOURCES: International academic literature was searched in 12 indexed, electronic databases and gray literature through internet searches, to identify evaluative studies. STUDY SELECTION: Inclusion criteria included evaluative literature on integrated, long-stay health and social care programs, published between January 1980 and July 2015, in English. DATA EXTRACTION: Data were extracted on the study purpose, period, setting, design, population, sample size, outcomes, and study results, as well as explanations of mechanisms and contextual factors influencing outcomes. RESULTS OF DATA SYNTHESIS: A total of 65 articles, representing 28 IC programs, were included in the review. Two context-mechanism-outcome configurations (CMOcs) were identified: (i) trusting multidisciplinary team relationships and (ii) provider commitment to and understanding of the model. Contextual factors such as strong leadership that sets clear goals and establishes an organizational culture in support of the program, along with joint governance structures, supported team collaboration and subsequent successful implementation. Furthermore, time to build an infrastructure to implement and flexibility in implementation, emerged as key processes instrumental to success of these programs. CONCLUSIONS: This review included a wide range of international evidence, and identified key processes for successful implementation of IC programs that should be considered by program planners, leaders and evaluators.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».