Exploring Intra and Interorganizational Integration Efforts Involving the Primary Care Sector – A Case Study from Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: organizational integration between primary care and other community partners involved in caring for complex patients. Methods: Two care coordination initiatives (Health Links) were selected - one led by a primary care team with a high level of intraorganizational integration as assessed by the Collaborative Practice Assessment Tool (CPAT), and the other led by a primary care team with a low level of intraorganizational integration. A case study design involving a social network approach was used to assess interorganizational integration across six types of relationships including regular contact, perceived level of integration, referrals, information sharing, joint care planning, and shared resources. Results: Compared to the high-CPAT led case, the low-CPAT led case had higher density (more ties among organizations) in terms of regular contact, integration, and sharing of resources, whereas the opposite was true for the referral, information sharing, and joint care planning networks. Network centralization (extent to which network activity is influenced by one or a group of organizations) was higher for the high-CPAT case compared to the low-CPAT case in the integration, referrals, and joint care planning networks, while the low-CPAT case had higher centralization with regard to regular contact, information sharing, and shared resources. Conclusion: The interplay between intra and interorganizational integration remains unclear. We found no consistent differences in the patterns of ties across the six types of networks examined between the two cases. Assessing changes in network metrics for different organizations in each case over time, and supplementing network findings through in-depth interviews with network members are key next steps to consider.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».