What is best for Esther? A simple question that moves mindsets and improves care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons in need of services from different care providers in the health and welfare system often struggle when navigating between them. Connecting and coordinating different health and welfare providers is a common challenge for all involved. This study presents a long-term regional empirical example from Sweden-ESTHER, which has lasted for more than two decades-to show how some of those challenges could be met. The purpose of the study was to increase the understanding of how several care providers together could succeed in improving care by transforming a concept into daily practice, thus contributing with practical implications for other health and welfare contexts. METHODS: The study is a retrospective longitudinal case study with a qualitative mixed-methods approach. Individual interviews and focus groups were performed with staff members and persons in need of care, and document analyses were conducted. The data covers experiences from 1995 to 2020, analyzed using an open inductive thematic analysis. RESULTS: This study shows how co-production and person-centeredness could improve care for persons with multiple care needs involving more than one care provider through a well-established Quality Improvement strategy. Perseverance from a project to a mindset was shaped by promoting systems thinking in daily work and embracing the psychology of change during multidisciplinary, boundary-spanning improvement dialogues. Important areas were Incentives, Work in practice, and Integration, expressed through trust in frontline staff, simple rules, and continuous support from senior managers. A continuous learning approach including the development of local improvement coaches and co-production of care consolidated the integration in daily work. CONCLUSIONS: The development was facilitated by a simple question: "What is best for Esther?" This question unified people, flattened the hierarchy, and reminded all care providers why they needed to improve together. Continuously focusing on and co-producing with the person in need of care strengthened the concept. Important was engaging the people who know the most-frontline staff and persons in need of care-in combination with permissive leadership and embracing quality improvement dimensions. Those insights can be useful in other health and welfare settings wanting to improve care involving several care providers.
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 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 | 0,025 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».