Assessing readiness to implement patient navigator programs in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore factors influencing the implementation of patient navigator programs within a hospital for seniors with complex care needs. METHODS: A qualitative descriptive design using in-depth interviews was conducted. Participant interviews were conducted in Toronto, Ontario between September 2020 and February 2021. Data were analysed using thematic analysis. RESULTS: Thirty-five semi-structured interviews were conducted with 38 participants from a large urban hospital (n = 21) and community healthcare organizations (n = 17), including organizational leaders, and acute care and rehabilitation providers. Follow-up interviews occurred with 16 participants (7 from the community and nine from the hospital). This study identified five key factors influencing organizational readiness for successful implementation of a patient navigator program for seniors with complex conditions, which included: (a) vision from senior leadership, (b) technological infrastructure, (c) existing hospital-community partnerships, (d) well-established process for referrals, and (e) staff capacity. The overarching theme of communication was also identified. CONCLUSIONS: The findings of this study provide a better understanding of hospital and community professionals' needs and challenges when implementing patient navigator programs for seniors with complex care conditions. There are a number of factors that influence an organization's readiness for program uptake and delivery, with the need for clear communication being paramount. Further research to test the effects of readiness on successful implementation outcomes is warranted.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| 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 ».