Supporting rural health services through regional networks: Observations of a formalized model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In many jurisdictions internationally, distributed networks of clinical care have emerged as a planning principle to meet the needs of rural communities. Such networks rely on productive relationships between small rural sites and larger regional centres as the mechanism for training and backup and as the pathways for transfer when triage to a higher level of care is required. This paper explores the impact of the Rural Surgical Obstetrical Network (RSON) initiative on regional relationships between networked sites in order to provide data on the efficacy of networked models of healthcare. Implementation of networked care may ultimately lead to better patient care. Methods This qualitative study involved interviews and focus groups over 4 years with 169 rural healthcare workers and hospital administrators at different RSON sites. Data was analysed inductively using thematic analysis. Results Findings revealed three primary areas considered in the context of RSON funding: improved relationships (primarily through clinical coaching and the consequent building of reciprocal trust) and increased regional coordination of patient care through more efficient triage pathways and increased involvement of specialists through outreach care in rural communities. Continued lack of engagement with regional specialists was reported by a minority of participants. Discussion RSON provided a supportive infrastructure that benefitted both rural and regional services namely through funding for clinical coaching and quality improvement initiatives which enabled overall improved provider relationships between sites. This strengthened a regional approach to optimal patient care that should be supported on an ongoing basis.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».