The development of specialized palliative care in the community: A qualitative study of the evolution of 15 teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interprofessional specialized palliative care teams at home improve patient outcomes, reduce healthcare costs, and support many patients to die at home. However, practical details about how to develop home-based teams in different regions and health systems are scarce. AIM: To examine how a variety of home-based specialized palliative care teams created and grew their team over time and to identify critical steps in their evolution. DESIGN: A qualitative study was designed based on a grounded theory approach, using semi-structured interviews and other documentation. SETTING/PARTICIPANTS: In all, 15 specialized palliative care teams from Ontario, Canada, representing rural and urban areas. Data were collected from core members of the teams, including nurses, physicians, personal support workers, spiritual counselors, and administrators. RESULTS: In all, 122 individuals where interviewed, ranging from 4 to 10 per team. The analysis revealed four stages in team evolution: Inception, Start-up (n = 4 teams), Growth (n = 5), and Mature (n = 6). In the Inception stage, a champion provider was required to leverage existing resources to form the team. Start-up teams were testing and adjusting care processes to solidify their presence in the community. Growth teams had core expertise, relationships with fellow providers, and 24/7 support. Mature teams were fully integrated in the community, but still engaged in continuous quality improvement. CONCLUSION: Understanding the developmental stages of teams can help to inform the progress of other community-based teams. Appropriate outcome measures at each stage are also critical for team motivation and steady progress.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».