Facilitating Integration Through Team-Based Primary Healthcare: A Cross-Case Policy Analysis of Four Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Team-based care can improve integrated health services by increasing comprehensiveness and continuity of care in primary healthcare (PHC) settings. Collaborative models involving providers from different professions can help to achieve coordinated, high-quality person-centred care. In Canada, there has been variation in both the timing/pace of adoption and approach to interprofessional PHC (IPHC) policy. Provinces are at different stages in the development, implementation, and evaluation of team-based PHC models. This paper describes how different policies, contexts, and innovations across four Canadian provinces (British Columbia, Alberta, Ontario, Quebec) facilitate or limit integrated health services through IPHC teams. METHODS: Systematic searches identified 100 policy documents across the four provinces. Analysis was informed by Walt and Gilson's Policy Triangle (2008) and Suter et al.'s (2009) health system integration principles. Provincial policy case studies were constructed and used to complete a cross-case comparison. RESULTS: Each province implemented variations of an IPHC based model. Five key components were found that influenced IPHC and integrated health services: patient-centred care; team structures; information systems; financial management; and performance measurement. CONCLUSION: Heterogeneity of the implementation of PHC teams across Canadian provinces provides an opportunity to learn and improve interprofessional care and integrated health services across jurisdictions.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».