What are the effective elements in patient-centered and multimorbidity care? A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions to improve patient-centered care for persons with multimorbidity are in constant growth. To date, the emphasis has been on two separate kinds of interventions, those based on a patient-centered care approach with persons with chronic disease and the other ones created specifically for persons with multimorbidity. Their effectiveness in primary healthcare is well documented. Currently, none of these interventions have synthesized a patient-centered care approach for care for multimorbidity. The objective of this project is to determine the particular elements of patient-centered interventions and interventions for persons with multimorbidity that are associated with positive health-related outcomes for patients. METHOD: A scoping review was conducted as the method supports the rapid mapping of the key concepts underpinning a research area and the main sources and types of evidence available. A five-stage approach was adopted: (1) identifying the research question; (2) identifying relevant studies; (3) selecting studies; (4) charting the data; and (5) collating, summarizing and reporting results. We searched for interventions for persons with multimorbidity or patient-centered care in primary care. Relevant studies were identified in four systematic reviews (Smith et al. (2012;2016), De Bruin et al. (2012), and Dwamena et al. (2012)). Inductive analysis was performed. RESULTS: Four systematic reviews and 98 original studies were reviewed and analysed. Elements of interventions can be grouped into three main types and clustered into seven categories of interventions: 1) Supporting decision process and evidence-based practice; 2) Providing patient-centered approaches; 3) Supporting patient self-management; 4) Providing case/care management; 5) Enhancing interdisciplinary team approach; 6) Developing training for healthcare providers; and 7) Integrating information technology. Providing patient-oriented approaches, self-management support interventions and developing training for healthcare providers were the most frequent categories of interventions with the potential to result in positive impact for patients with chronic diseases. CONCLUSION: This scoping review provides evidence for the adaption of patient-centered interventions for patients with multimorbidity. Findings from this scoping review will inform the development of a toolkit to assist chronic disease prevention and management programs in reorienting patient care.
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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 | 0,064 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».