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Enregistrement W4366389570 · doi:10.1186/s12913-023-09379-7

Implementation analysis of a case management intervention for people with complex care needs in primary care: a multiple case study across Canada

2023· article· en· W4366389570 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Hudon, Mathieu Bisson, Maud‐Christine Chouinard, Alannah Delahunty‐Pike, Mireille Lambert, Dana Howse, Charlotte Schwarz, Olivier Dumont‐Samson, Kris Aubrey‐Bassler, Fred Burge, Shelley Doucet, Vivian R. Ramsden, Alison Luke, Marilyn Macdonald, André Gaudreau, Judy Porter, Donna Rubenstein, Cathy Scott, Mike Warren, Linda Wilhelm

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensCommunity Sector Council Newfoundland and LabradorNova Scotia Health AuthorityDiabetes CanadaMemorial University of NewfoundlandCanadian Cancer SocietyUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanUniversity of New BrunswickDalhousie UniversityOntario Stroke NetworkCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCanadian Arthritis Patient AllianceUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityUniversité du Québec à ChicoutimiFondation de la recherche en santé du Nouveau-BrunswickMcGill UniversityDalhousie Medical Research FoundationUniversité de SherbrookeCanadian Institutes of Health ResearchMinistère de la SantéSaskatchewan Health Research FoundationMinistère de la Santé et des Services sociauxDiabetes Action Research and Education Foundation
Mots-clésThematic analysisNursingPsychological interventionMedicineHealth administrationHealth careFocus groupNursing researchHealth informaticsQualitative researchIntervention (counseling)ApprehensionPublic healthPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Case management is one of the most frequently performed interventions to mitigate the negative effects of high healthcare use on patients, primary care providers and the healthcare system. Reviews have addressed factors influencing case management interventions (CMI) implementation and reported common themes related to the case manager role and activities, collaboration with other primary care providers, CMI training and relationships with the patients. However, the heterogeneity of the settings in which CMI have been implemented may impair the transferability of the findings. Moreover, the underlying factors influencing the first steps of CMI implementation need to be further assessed. This study aimed to evaluate facilitators and barriers of the first implementation steps of a CMI by primary care nurses for people with complex care needs who frequently use healthcare services. METHODS: A qualitative multiple case study was conducted including six primary care clinics across four provinces in Canada. In-depth interviews and focus groups with nurse case managers, health services managers, and other primary care providers were conducted. Field notes also formed part of the data. A mixed thematic analysis, deductive and inductive, was carried out. RESULTS: Leadership of the primary care providers and managers facilitated the first steps of the of CMI implementation, as did the experience and skills of the nurse case managers and capacity development within the teams. The time required to establish CMI was a barrier at the beginning of the CMI implementation. Most nurse case managers expressed apprehension about developing an "individualized services plan" with multiple health professionals and the patient. Clinic team meetings and a nurse case managers community of practice created opportunities to address primary care providers' concerns. Participants generally perceived the CMI as a comprehensive, adaptable, and organized approach to care, providing more resources and support for patients and better coordination in primary care. CONCLUSION: Results of this study will be useful for decision makers, care providers, patients and researchers who are considering the implementation of CMI in primary care. Providing knowledge about first steps of CMI implementation will also help inform policies and best practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0160,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,427 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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