An evaluation of the quality of care of diabetic patients with multimorbidity at nurse practitioner-Led clinics in the North East and North Simcoe Muskoka LHINs
Notice bibliographique
Résumé
A multiple case study was undertaken with five Nurse Practitioner-Led Clinics (NPLCs) in in the North East and North Muskoka Simcoe Local Health Integration Networks in Ontario, Canada. The purpose was to evaluate the quality of care in NPLCs, specifically to address the following research questions: What is the relationship between organizational processes in the NPLC model and the care of diabetic patients with multimorbidity? To what extent are clinical practice guideline indicators for diabetes care being met for patients with multimorbidity in five NPLCs? How do nurse practitioners practicing at NPLCs evaluate the impact of the NPLC model on the quality of the care they provide to diabetic patients with multimorbidity? The research was guided by the Donabedian Quality Framework. The study included three types of data collection. First, documents related to NPLCs were collected and the impact of the nurse practitioner (NP) as primary care provider was analyzed. Then the Chronic Care Model was used to guide the development of a chart audit in each of the five NPLCs, conducted on 30 charts per clinic (n= 150) for non-pregnant, adult diabetic patients with multimorbidity. Analysis determined relationships between diabetes indicator scores and organizational and patient data. Next, 8 NPs from 4 of the 5 NPLCs participated in interviews, guided by semi-structured questions arising from the document review and chart audit analysis. Interpretive description methods were used to analyze the transcripts and identify themes. A cross-case analysis was conducted to compare the results of all analyses across NPLCs. Themes emerging from this multiple case analysis confirmed that the NP is the primary care provider and clinical leader at NPLCs, which has contributed positively to the quality of care in NPLCs. NPLCs have suffered from poor NP recruitment and retention. This, along with insufficient health care resources in the communities where NPLCs are located and high patient vulnerability, has had a negative influence on the quality of care. Strategies including mentoring and changes to funding offer possible solutions to improve the quality of care at NPLCs. (336 words)
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».