What role can education play in integrated care? Lessons from the ECHO (Extensions for Community Health Outcomes) Concussion program
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Design, implementation, and evaluation are all important for integrated care. However, they miss one critical factor: education. The authors define “integrated care education” as meaningful learning that purposefully supports collaboration and the development of adaptive expertise in integrated care. The ECHO (Extensions for Community Health Outcomes) model is a novel digital health solution that uses technology-enabled learning (TEL) to facilitate, support, and model integrated care education. Using ECHO Concussion as a case study, the authors describe the effects of technology-enabled integrated care education on the micro-, meso-, and macro-dimensions of integrated care. Design/methodology/approach This case study was constructed using data extracted from ECHO Concussion from video-archived sessions, participant observation, and internal program evaluation memos. The research team met regularly to discuss the development of relevant themes to the dimensions of integrated care. Findings On the micro-level, clinical integration occurs through case-based learning and the development of adaptive expertise. On the meso-level, professional integration is achieved through the development of the “specialist generalist,” professional networks and empathy. Finally, on the macro-level, ECHO Concussion and the ECHO model achieve vertical and horizontal system integration in the delivery of integrated care. Vertical integration is achieved through ECHO by educating and connecting providers across sectors from primary to quaternary levels of care. Horizontal integration is achieved through the establishment of lateral peer-based networks across sectors as a result of participation in ECHO sessions with a focus on population-level health. Originality/value This case study examines the role of education in the delivery of integrated care through one program, ECHO Concussion. Using the three dimensions of integrated care on the micro-, meso-, and macro-levels, this case study is the first explicit operationalization of ECHO as a means of delivering integrated care education and supporting integrated care delivery.
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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 | 0,035 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| 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 ».