Comparative case studies in integrated care implementation from across the globe: a quest for action
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated care is the coordination of general and behavioral health and is a highly promising and practical approach to improving healthcare delivery and patient outcomes. While there is growing interest and investment in integrated care implementation internationally, there are no formal guidelines for integrated care implementation applicable to diverse healthcare systems. Furthermore, there is a complex interplay of factors at multiple levels of influence that are necessary for successful implementation of integrated care in health systems. METHODS: Guided by the Exploration, Preparation, Implementation, Sustainment (EPIS) framework (Aarons et al., 2011), a multiple case study design was used to address two research objectives: 1) To highlight current integrated care implementation efforts through seven international case studies that target a range of healthcare systems, patient populations and implementation strategies and outcomes, and 2) To synthesize the shared and unique challenges and successes across studies using the EPIS framework. RESULTS: The seven reported case studies represent integrated care implementation efforts from five countries and continents (United States, United Kingdom, Vietnam, Israel, and Nigeria), target a range of clinical populations and care settings, and span all phases of the EPIS framework. Qualitative synthesis of these case studies illuminated common outer context, inner context, bridging and innovation factors that were key drivers of implementation. CONCLUSIONS: We propose an agenda that outlines priority goals and related strategies to advance integrated care implementation research. These goals relate to: 1) the role of funding at multiple levels of implementation, 2) meaningful collaboration with stakeholders across phases of implementation and 3) clear communication to stakeholders about integrated care implementation. TRIAL REGISTRATION: Not applicable.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 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 ».