Learning from a clinical microsystems quality improvement initiative to promote integrated care across a falls care pathway
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify learning from a clinical microsystems (CMS) quality improvement initiative to develop a more integrated service across a falls care pathway spanning community and hospital services. BACKGROUND: Falls present a major challenge to healthcare providers internationally as populations age. A review of the falls care pathway in Sheffield, United Kingdom, identified that pathway implementation was constrained by inconsistent co-ordination and integration at the hospital-community interface. APPROACH: The initiative utilised the CMS quality improvement approach and comprised three phases. Phase 1 focussed on developing a climate for change through engaging stakeholders across the existing pathway and coaching frontline teams operating as microsystems in quality improvement. Phase 2 involved initiating change by working at the mesosystem level to identify priorities for improvement and undertake tests of change. Phase 3 engaged decision makers at the macrosystem level from across the wider pathway in achieving change identified in earlier phases of the initiative. FINDINGS: The initiative was successful in delivering change in relation to key aspects of the pathway, engaging frontline staff and decision makers from different services within the pathway, and in building quality improvement capability within the workforce. Viewing the pathway as a series of interrelated CMS enabled stakeholders to understand the complex nature of the pathway and to target key areas for change. Particular challenges encountered arose from organisational reconfiguration and cross-boundary working. CONCLUSION: CMS quality improvement methodology may be a useful approach to promoting integration across a care pathway. Using a CMS approach contributed towards clinical and professional integration of some aspects of the service. Recognition of the pathway operating at meso- and macrosystem levels fostered wider stakeholder engagement with the potential of improving integration of care across a range of health and care providers involved in the pathway.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».