The Evolution of Primary Health Care Teams and Integrated Health Services Delivery in Four Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Improving integrated health services for patients with two or more chronic illnesses is a priority in Canada as our health systems grapple with their complex needs and the services they require (Kirst et al. 2017; Suter et al. 2014). Team-based primary health care (PHC) models have been implemented in diverse ways to improve patient experience and to bet- ter coordinate integrated care to improve population health and reduce the cost of health care (Kirst et al. 2017; Buljac-Samardzic et al. 2010). The structure and composition of interprofessional primary health care (IPHC) models vary across provinces; however, their common goal is to address the four elements of the Quadruple Aim (population health, patient experience, provider experience, and reducing costs) (Bodenheimer and Sinsky 2014). Although research exists on interprofessional teams and health service integration, understanding the effectiveness of the development and implementation of team-based models for patients with two or more chronic illnesses has been challenging. Policymakers, decision-makers, providers, and patient groups have little evidence on what policies and structures facilitate, incentivize, or prevent integrated service delivery, especially for patients with complex needs. This knowledge gap has had an impact on the reform of service integration for patients with complex needs through IPHC teams. A policy analysis was conducted in four Canadian provinces to examine the policies and structures that scaffold such reform, identifying barriers and facilitators to the implementation of PHC teams and integrated health services. This study was carried out in British Columbia (BC), Alberta (AB), Ontario (ON), and Québec (QC) to understand different models implemented in these provinces and to ensure representation of east, west, and central Canada.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».