Exploring Communication Processes in Referral Pathways for Chronic Disease Management: Malaysian Public Primary Health care Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Referrals are a two-way communication between healthcare facilities to enable information transfer for the continuity of patient care. The Enhanced Primary Healthcare (EnPHC) initiative, a complex intervention package to improve non-communicable disease (NCD) management, introduced improvements to the NCD’s referral mechanism from primary healthcare clinics to the hospital. This study explores the communication process between the Malaysian public primary healthcare and hospital for chronic care management.  METHOD: A qualitative exploratory study using purposive sampling was done in all twenty EnPHC intervention clinics. In-depth interviews and focus group discussions were carried out among all healthcare providers working in EnPHC clinics. The 47 interview sessions were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed thematically. RESULTS: A total of 97 healthcare providers participated. Three main themes of the communication process between the primary health care and hospital during the implementation of EnPHC intervention emerged from the analysis. These are; (1) structured information relay, (2) no show appointment tracking via various communication devices has strengthened the mechanism to monitor the referred patient appointment scheduling and their adherence to the appointment, and (3) inter-facility networking facilitated the implementation of EnPHC’s referral mechanism. CONCLUSION: The EnPHC referral mechanism created a platform for PHC clinics and hospitals to communicate and build rapport to help ensure care continuity for NCD patients. The traditional method of communication between healthcare facilities should change and instead start using the newest or most current, advanced technology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».