Case Management Models and Continuing Care: A Literature Review across nations, settings, approaches, and assessments
Notice bibliographique
Résumé
Older adults accessing continuing care often have multiple chronic conditions. Research suggests that case management is a promising approach to reduce health care expenditure and improve patient outcomes. To optimize healthcare delivery, an examination of existing case management models and their effectiveness is essential. This literature review was conducted using Joanna Briggs Institute (JBI) methods to explore case management models for older adults accessing continuing care services. Searches were conducted in PubMed and CINAHL from 2010 to 2018. A total of 37 articles were included in this review. Approaches to case management are diverse with respect to composition of care providers, method of care provision, and location of care. Findings from 27 quantitative studies demonstrated that nurse-led and interdisciplinary team case management models that include home visits can effectively reduce hospital admission/readmission while lowering costs. Mixed results were found on the impact of case management on patient satisfaction, ED visits, quality of life, length of stay, self-efficacy, social integration and caregiver burden. Among 10 qualitative studies, 3 facilitators for quality case management were identified that include receiving care at home, building trusting relationships, and improving self-efficacy. Based on these findings, we conclude that nurse-led and interdisciplinary team case management can effectively reduce hospital admission of frail older adults while lowering costs, particularly within home care settings.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».