Implementation of interprofessional team-based care: A cross-case analysis
Notice bibliographique
Résumé
Two out of five Canadians have at least one chronic disease and four out of five are at risk of developing a chronic disease. Successful disease management relies on interprofessional team-based approaches, yet lack of purposeful cultivation and patient engagement has led to systematic inefficiencies. Two primary care teams in Southwestern Ontario implementing interprofessional chronic care programs for patients with chronic obstructive pulmonary disease were compared. A mixed-methods cross-case analysis was conducted including interviews, focus groups, observations and document analysis. Cases (n = 2) were chosen based on intrinsic and unique value. Participants (n = 46) were sampled using a combination of purposive and multi-level sampling. Data was analyzed using an iterative process; inductive coding was used to gain a sense of context followed by a deductive cross-case analysis to compare and contrast themes across sites. Kompier's five-step framework was used to assess factors contributing to successful implementation and to provide insight into interactions between teams, providers and patients. Both cases satisfied all five factors (systemic and gradual approach, identification of risk factors, theory-driven, participatory approach and sustained committed support). However, one case was more successful at fully implementing their model, attributed to a flexible implementation, plans to mitigate risks, theory use, a supportive team and continued buy-in from leadership. By better understanding key facilitators and barriers, we can support the implementation of chronic disease management programs, foster sustainability of high-performing interprofessional teams, and engage patients in the development and maintenance of team-based chronic disease management.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».