Development and Implementation of a Nurse-Led Model of Care Coordination to Provide Health-Sector Continuity of Care for People With Multimorbidity: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Innovative strategies are required to reduce care fragmentation for people with multimorbidity. Coordinated models of health care delivery need to be adopted to deliver consumer-centered continuity of care. Nurse-led services have emerged over the past 20 years as evidence-based structured models of care delivery, providing a range of positive and coordinated health care outcomes. Although nurse-led services are effective in a range of clinical settings, strategies to improve continuity of care across the secondary and primary health care sectors for people with multimorbidity have not been examined. OBJECTIVE: To implement a nurse-led model of care coordination from a multidisciplinary outpatient setting and provide continuity of care between the secondary and primary health care sectors for people with multimorbidity. METHODS: This action research mixed methods study will have two phases. Phase 1 includes a systematic review, stakeholder forums, and validation workshop to collaboratively develop a model of care for a nurse-led care coordination service. Phase 2, through a series of iterative action research cycles, will implement a nurse-led model of care coordination in a multidisciplinary outpatient setting. Three to five iterative action research cycles will allow the model to be refined and further developed with multiple data collection points throughout. RESULTS: Pilot implementation of the model of care coordination commenced in October 2018. Formal study recruitment commenced in May 2019 and the intervention and follow-up phases are ongoing. The results of the data analysis are expected to be available by March 2020. CONCLUSIONS: Nursing, clinician, and patient outcomes and experiences with the nurse-led model of care coordination will provide a template to improve continuity of care between the secondary and primary health care systems. The model template may provide a future pathway for implementation of nurse-led services both nationally and internationally. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15006.
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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 | 0,136 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,010 |
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 ».