Perspectives on team communication challenges in caring for children with medical complexity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with medical complexity (CMC) require the expertise of many care providers spanning different disciplines, institutions, and settings of care. This leads to duplicate health records, breakdowns in communication, and limited opportunities to provide comprehensive, collaborative care. The objectives of this study were to explore communication challenges and solutions/recommendations from multiple perspectives including (i) parents, (ii) HCPs - hospital and community providers, and (iii) teachers of CMC with a goal of informing patient care. METHODS: This qualitative study utilized an interpretive description methodology. In-depth semi-structured interviews were conducted with parents and care team members of CMC. The interview guides targeted questions surrounding communication, coordination, access to information and roles in the health system. Interviews were conducted until thematic saturation was reached. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and coded and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Thirty-two individual interviews were conducted involving parents (n = 16) and care team members (n = 16). Interviews revealed 2 main themes and several associated subthemes (in parentheses): (1) Communication challenges in the care of CMC (organizational policy and technology systems barriers, inadequate access to health information, and lack of partnership in care) (2) Communication solutions (shared systems that can be accessed in real-time, universal access to health information, and partnered contribution to care). CONCLUSION: Parents, HCPs, and teachers face multiple barriers to communication and information accessibility in their efforts to care for CMC. Parents and care providers in this study suggested potential strategies to improve communication including facilitating communication in real-time, universal access to health information and meaningful partnerships.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 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 ».