Measure what matters: considerations for outcome measurement of care coordination for children with neurodevelopmental disabilities and medical complexity
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Care Coordination (CC) is a significant intervention to enhance family's capacity in caring for children with neurodevelopmental disability and medical complexity (NDD-MC). CC assists with integration of medical and behavioral care and services, partnerships with medical and community-based supports, and access to medical, behavioral, and educational supports and services. Although there is some consensus on the principles that characterize optimal CC for children with NDD-MC, challenges remain in measuring and quantifying the impacts of CC related to these principles. Two key challenges include: (1) identification of measures that capture CC impacts from the medical system, care provider, and family perspectives; and (2) recognition of the important community context outside of a hospital or clinical setting. Methods: This study used a multilevel model variant of the triangulation mixed methods design to assess the impact of a CC project implemented in Alberta, Canada, on family quality of life, resource use, and care integration at the broader environmental and household levels. At the broader environmental level, we used linked administrative data. At the household level we used quantitative pre-post survey datasets, and aggregate findings from qualitative interviews to measure group-level impacts and an embedded multiple-case design to draw comparisons, capture the nuances of children with NDD-MC and their families, and expand on factors driving the high variability in outcome measures. Three theoretical propositions formed the basis of the analytical strategy for our case study evidence to explore factors affecting the high variability in outcome measures. Discussion: This study expanded on the factors used to measure the outcomes of CC and adds to our understanding of how CC as an intervention impacts resource use, quality of life, and care integration of children with NDD-MC and their families. Given the heterogeneous nature of this population, evaluation studies that account for the variable and multi-level impacts of CC interventions are critical to inform practice, implementation, and policy of CC for children with NDD-MC.
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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 | 0,378 | 0,544 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».