Patient-centred innovation for multimorbidity care: a mixed-methods, randomised trial and qualitative study of the patients’ experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-centred interventions to help patients with multimorbidity have had mixed results. AIM: To assess the effectiveness of a provider-created, patient-centred, multi-provider case conference with follow-up, and understand under what circumstances it worked, and did not work. DESIGN AND SETTING: Mixed-methods design with a pragmatic randomised trial and qualitative study, involving nine urban primary care sites in Ontario, Canada. METHOD: Patients aged 18-80 years with ≥3 chronic conditions were referred to the Telemedicine IMPACT Plus intervention; a nurse and patient planned a multi-provider case conference during which a care plan could be created. The patients were randomised into an intervention or control group. Two subgroup analyses and a fidelity assessment were conducted, with the primary outcomes at 4 months being self-management and self-efficacy. Secondary outcomes were mental and physical health status, quality of life, and health behaviours. A thematic analysis explored the patients' experiences of the intervention. RESULTS: = 0.006). More providers and follow-up hours were associated with poorer outcomes. Five themes were identified in the qualitative study: valuing the team, patients feeling supported, receiving a follow-up plan, being offered new and helpful additions to their treatment regimen, and experiencing positive outcomes. CONCLUSION: Overall, the intervention showed improvements only for patients who had an annual income of ≥C$50 000, implying a need to address the costs of intervention components not covered by existing health policies. Findings suggest a need to optimise team composition by revising the number and type of providers according to patient preferences and to enhance the hours of nurse follow-up to better support the patient in carrying out the case conference's recommendations.
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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 | 0,000 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle