Integration through education: utilizing project ECHO to mitigate fragmentation and support adaptive expert care in HIV Psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Care of complex patients requires collaboration across hospital and community settings. Yet there is little recognition of the capabilities that healthcare workers need to effectively implement integrated care. An adaptive expertise theoretical framework can inform educational efforts that aim to give providers the abilities to navigate complexity and ambiguity in the healthcare system, including across hospital and community settings. Prior education research in the HIV sector has demonstrated that adaptive expert skills can be cultivated through education that emphasizes perspective exchange, inviting uncertainty in practice and integration of diverse perspectives on care. Design/methodology/approach These principles informed the creation of an Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) in HIV Psychiatry – the first ECHO directed at a non-clinical, community health worker (CHW) audience. The goal was to improve informal collaborations across hospitals and communities. Findings Participation in the ECHO was robust, with significant on-camera engagement. Participants attributed success of the ECHO to key themes: explicit value placed on all kinds of knowledge (not simply clinical knowledge), emphasis on approaches for navigating ambiguity and complexity and engagement in perspective exchange for provision of integrated, team-based care. Future cycles of ECHO HIV Psychiatry are being pursued, with a focus on the development of adaptive expert capabilities and the impact on integration of care between community and hospital services. Originality/value To our knowledge, this is the only ECHO that is specifically aimed at frontline CHWs.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».