Managing the performance of general practitioners and specialists referral networks: A system for evaluating the heart failure pathway
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Notice bibliographique
Résumé
High quality chronic disease management requires coordinated care across different healthcare settings, involving multidisciplinary teams of professionals, and performance evaluation systems able to measure this care. Inter-organizational performance should be measured considering the professional relationships between general practitioners (GPs) and specialists, who are usually linked through informal referral networks. The aim of this paper is to identify and evaluate the performance of naturally occurring networks of GPs and hospital-based specialists providing care for congestive heart failure (CHF) patients in Tuscany, Italy. The analysis focuses on the identification and classification of networks, following CHF patients (n = 15,841) through primary care and inpatient care using administrative data, and on the assessment of process and outcome indicators for CHF patients in these referral networks. We demonstrate the existence of informal links between GPs and hospitals based on patterns of patient flow. These networks which are not geographically based vary in the intensity of relationships and quality of care. Such referral networks may represent the most effective accountability level for chronic disease management, since they encompass the multiple care settings experienced by patients. Overall, an integrated approach to evaluation and performance management that considers the naturally occurring links between professionals working in different settings may enable more efficient, integrated care and quality improvements.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle