Provision of care for children with medical complexity in tertiary hospitals in England: qualitative interviews with health professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to medical and technological advancements, children with medical complexity are a growing population. Although previous research has identified models of care and experiences when caring for this population, the majority are the USA or Canadian based. Therefore, the aim was to identify models of care for children with medical complexity and barriers and facilitators to delivering high-quality care for this population from a 'free at point of care' national health service. METHOD: Qualitative semistructured interviews were conducted with hospital clinicians across England and analysed using a thematic framework approach. RESULTS: Thirty-seven clinicians from 11 hospital sites were interviewed. In 6 of the hospital sites, there were 14 services identified. Majority of services had a variety of components, some shared and some unique to the individual service. Clinicians faced barriers and facilitators when caring for this population as demonstrated across five categories. CONCLUSIONS: There is limited guidance and evidence on the most effective and efficient models for providing care for this population. It is not possible to determine what a service should look like as there is no consensus on the most appropriate model of care as shown in this study. Due to their complex needs, this population require coordination to ensure high standards of care. However, this was not always possible as clinicians faced barriers such as time constraints, silo thinking and a lack of available housing.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».