Floundering or Flourishing? Early Insights from the Inception of Integrated Care Systems in England
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2022, England embarked on an ambitious and innovative re-organisation to produce an integrated health and care system with a greater focus on improving population health. This study aimed to understand how nascent ICSs are developing and to identify the key challenges and enablers to integration. Methods: Four ICSs participated in the study between November 2021 and May 2022. Semi-structured interviews with system leaders (n = 67) from health, social and voluntary care as well as representatives of local communities were held. A thematic framework approach supported by Leutz's five laws of integration framework was used to analyse the data. Results: The benefits of ICSs include enhancing the delivery of good quality care, improving population health and providing more person-centred care in the community. However, differences between health and social care such as accountability, organisational/professional cultures, risks of duplicating efforts, tensions over funding allocation, issues of data integration and struggles in engaging local communities threaten to hamper integration. Conclusions: Despite ICS's investing in the structural and relational components of integrated care, the unprecedented pressures on systems to reduce demand on primary and emergency care tackling elective backlogs may detract from a key goal of ICSs, improving population health and prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».