Challenges in measuring integrated care models: International knowledge and the case of Québec
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The implementation of integrated care models requires significant efforts, especially due to institutional and organisational inertial forces that characterize health and social care systems of developed countries. It is therefore crucial to deploy strategies that promote continuous adjustment to these barriers so as to improve the benefits of integrating care. Measuring the implementation and effects of integrated care models are key component of these strategies. However, measuring integrated care also faces major challenges. This study aims to identify and characterise integrated care measurement challenges. Methods A review of reviews on the measurement of integrated care identified 12 papers. A thematic analysis was conducted to identify and categorize measurement challenges. Document analysis was done on the measurement of an integrated care model for older adults in Québec. Results Eight categories of measurement challenges were identified. These challenges include difficulties in measuring structures, processes, and effects of models; conceptual ambiguity and heterogeneity of organisational forms; involving multiple actors in the measurement strategy; and including multiple data sources, amongst others. These challenges revealed and explained potential gaps in the measurement of integrated care for older adults in Québec. For instance, the Québec measurement strategy did not include effects indicators. Conclusion Although the measurement of integrated care is a complex endeavour, there is a need for adequate measurement strategies that allow to appreciate important elements of integrate care. The findings of this study could be used as a reflexive tool in advancing research and practice of measuring integrated care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».