Structuring and organizing interprofessional healthcare in partnership with patients with diabetes: the INterprofessional Management and Education in Diabetes care (INMED) pathway
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes is a complex chronic disease that requires ongoing monitoring by an interprofessional team to prevent complications. The INMED (INterprofessional Management and Education in Diabetes) care pathway was developed by our team to optimize primary care services for these patients and their families. The objective of this study is to describe the preliminary results of its adoption and implementation. The INMED care pathway is organized into four axes: (a) continuing professional education, (b) self-management support, (c) case management, and (d) ongoing evaluation of the quality of diabetes care and services. A multiple-case study is underway to document its effects on practice change using the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework. Preliminary results on the adoption and implementation revealed some strengths: (a) regular patient follow-up by the case manager, (b) scheduling of physician appointments when required, and (c) regular screening for risk factors. Barriers were also identified: (a) lack of clear understanding of the case manager role, (b) lack of referrals to team members, and (c) lack of use of the motivational interview approach. The INMED care pathway is being adopted by primary care teams but challenges need to be overcome to improve its reach and effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».