Impact of chronic disease integration strategies on healthcare outcomes and costs in Canada: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
There has been a growing body of evidence suggesting that chronic care integration strategies can improve healthcare outcomes and decrease costs. In fact, according to the World Health Organization (2002), there is an opportunity to improve health care for chronic conditions and to curtail the growth in healthcare expenditures through integration and coordination. The purpose of this scoping review is to evaluate the impact of chronic disease integration strategies on healthcare outcomes and costs in Canada. For the purpose of this study, the words chronic disease, healthcare costs, integration and Canada were searched for in five peer-reviewed databases. The inclusion criteria included papers published from 2006 to 2020 in English. The results showed 37 papers that met the inclusion criteria, 51 per cent of which were published from 2006 to 2015 and 49 per cent from 2016 to 2020. The papers were critically appraised for quality (5 per cent strong, 11 per cent moderate, 16 per cent weak and 68 per cent not applicable); 35 per cent, however, were protocols and did not provide evidence. Only two papers demonstrated improved healthcare outcomes and decreased utilisation. Although there was insufficient evidence, this review contributes by highlighting the need to further implement chronic disease integration strategies to demonstrate healthcare outcomes and costs. This review identifies research gaps and provides directions for researchers and implications for healthcare managers and policymakers.
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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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».