Barriers and Facilitators to Workforce Changes in Integrated Care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of the study is to investigate the barriers and facilitators to the implementation of workforce changes implemented as part of integrated chronic care interventions. METHODS: We used a qualitative multimethod design that combined expert questionnaires, a systematic literature review, and secondary analysis of two case reports. Twenty-five experts, twenty-one studies and two case reports were included in the study. RESULTS: Most barriers related to problematic delivery structures, health professionals' skills and enthusiasm, IT, funding, culture and cooperation and communication. Most facilitators related to health professionals' motivation and enthusiasm, good delivery structures, communication and cooperation, IT, patients, leadership and senior management. Overall, similar categories of barriers and facilitators were found. DISCUSSION: We recommend that future research focusses on more complex designs including multiple data sources, as these are better able to capture the complexity of interventions such as integrated care. We recommend that health managers and policy-makers should invest in delivery structures and skills and motivation of health professionals to improve the implementation of workforce changes in integrated chronic care interventions. CONCLUSION: The added value of the present study lies in its provision of information on which factors might mitigate the success of an intervention, which helps to prevent premature conclusions of ineffectiveness for complex interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».