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Enregistrement W3197109601 · doi:10.12927/hcpol.2021.26574

Process Evaluation of a Hub-and-Spoke Model to Deliver Coordinated Care for Children with Medical Complexity across Ontario: Facilitators, Barriers and Lessons Learned

2021· article· en· W3197109601 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jia Lu Lilian Lin, Samantha Quartarone, Nasra Aidarus, Carol Chan, Jackie Hubbert, Julia Orkin, Nora Fayed, Nathalie Major, Joanna Soscia, Audrey Lim, Simon French, Myla E. Moretti, Eyal Cohen

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcMaster Children's HospitalQueen's UniversityInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésProcess (computing)Spoke-hub distribution paradigmProcess managementComputer scienceMedical educationPsychologyNursingMedicineEngineeringTransport engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complex Care for Kids Ontario (CCKO) is a multi-year strategy aimed at expanding a hub-and-spoke model to deliver coordinated care for children with medical complexity (CMC) across Ontario. OBJECTIVE: This paper aims to identify the facilitators, barriers and lessons learned from the implementation of the Ontario CCKO strategy. METHOD: Alongside an outcome evaluation of the CCKO strategy, we conducted a process evaluation to understand the implementation context, process and mechanisms. Semi-structured interviews were conducted with 38 healthcare leaders, clinicians and support staff from four regions involved in CCKO care delivery and/or governance. RESULTS: Facilitators to CCKO implementation were sustained engagement of system-wide stakeholders, inter-organizational partnerships, knowledge sharing and family engagement. Barriers to CCKO implementation were resources and funding, fragmentation of care, aligning perspectives between providers and clinical staff recruitment and retention. CONCLUSION: A flexible approach is required to implement a complex, multi-centre policy strategy. Other jurisdictions considering such a model of care delivery would benefit from attention to contextual variations in implementation setting, building cross-sector engagement and buy-in, and offering continuous support for modifications to the intervention as and when required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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