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Enregistrement W4389248770 · doi:10.5770/cgj.26.679

Implementation of the Acute Care for Elders Strategy to Improve the Quality of Care Transitions in Quebec and Ontario: a Retrospective Multiple Case Study

2023· article· en· W4389248770 sur OpenAlexaffvenueabout
El Kebir Ghandour, Sara Leblond, Sébastien Binette, Josée Rivard, John Joanisse, Louise Carreau, Laetitia Bert, V Boutier, Jean‐Paul Fortin, Jean‐Louis Denis, Samir K. Sinha, Patrick Archambault

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthUniversity of TorontoUniversité de MontréalUniversité LavalSinai Health SystemCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxSanté MontérégieCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheInstitut du Savoir MontfortCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesMontfort HospitalInstitute of Health Services and Policy ResearchCentre Integre de Sante et de Services Sociaux de LavalInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxCentre intégré de santé et de services sociaux de la Montérégie-CentreCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingMedicineThematic analysisQuality managementContext (archaeology)RestructuringTransitional careIntervention (counseling)Focus groupNursingHealth careOrganizational cultureQuality (philosophy)Qualitative researchPublic relationsOperations managementPsychologyManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In 2016, two Canadian hospitals participated in a quality improvement (QI) program, the International Acute Care for Elders (ACE) Collaborative, and sought to adapt and implement a transition coach intervention (TCI). Both hospitals were challenged to provide optimal continuity of care for an increasing number of older adults. The two hospitals received initial funding, coaching, educational materials, and tools to adapt the TCI to their local contexts, but the QI project teams achieved different results. We aimed to compare the implementation of the ACE TCI in these two Canadian hospitals to identify the factors influencing the adaptation of the intervention to the local contexts and to understand their different results. Methods: We conducted a retrospective multiple case study, including documentary analysis, 21 semi-structured individual interviews, and two focus groups. We performed thematic analysis using a hybrid inductive-deductive approach. Results: Both hospitals met initial organizational goals to varying degrees. Our qualitative analysis highlighted certain factors that were critical to the effective implementation and achievement of the QI project goals: the magnitude of changes and adaptations to the initial intervention; the organizational approaches to the QI project implementation, management, and monitoring; the organizational context; the change management strategies; the ongoing health system reform and organizational restructuring. Our study also identified other key factors for successful care transition QI projects: minimal adaptation to the original evidence-based intervention; use of a collaborative, bottom-up approach; use of a theoretical model to support sustainability; support from clinical and organizational leadership; a strong organizational culture for QI; access to timely quality measures; financial support; use of a knowledge management platform; and involvement of an integrated research team and expert guidance. Conclusion: Many of the lessons learned and strategies identified from our analysis will help clinicians, managers, and policymakers better address the issues and challenges of adapting evidence-based innovations in care transitions for older adults to local contexts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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