Care maps for children with medical complexity
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Children with medical complexity require multiple providers and services to keep them well and at home. A care map is a patient/family-created diagram that pictorially maps out this complex web of services. This study explored what care maps mean for families and healthcare providers to inform potential for clinical use. METHOD: Parents (n=15) created care maps (hand drawn n=10 and computer-generated n=5) and participated in semi-structured interviews about the process of developing care maps and their perceived impact. Healthcare providers (n=30) reviewed the parent-created care maps and participated in semi-structured interviews. Data were analysed for themes and emerging theory using a grounded theory analytical approach. RESULTS: Data analysis revealed 13 overarching themes that were further categorized into three domains: features (characteristics of care maps), functions (what care maps do), and emerging outcomes (benefits of care map use). These domains further informed a definition and a theoretical model of how care maps work. INTERPRETATION: Our findings suggest that care maps may be a way of supporting patient- and family-centred care by graphically identifying and integrating experiences of the family as well as priorities for moving forward. WHAT THIS PAPER ADDS: Care maps were endorsed as a useful tool by families and providers. They help healthcare providers better understand parental priorities for care. Parents can create care maps to demonstrate the complex burden of care. They are a unique visual way to incorporate narrative medicine into practice.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».