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Enregistrement W4403798720 · doi:10.5206/ijoh.2023.3.17309

Identifying Levers for Change in Healthcare Coordination Between the Emergency Youth Shelter and Health Systems in Toronto, Canada Through Stakeholder Engagement: A Qualitative Study

2024· article· en· W4403798720 sur OpenAlexaffvenueabout
Alzahra Hudani, Dina Idriss-Wheeler, Ronald Labonté, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Homelessness · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholder engagementStakeholderHealthcare systemHealth careQualitative researchPublic relationsProcess managementBusinessSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare coordination involves supporting youth experiencing homelessness (YEH) with accessing appropriate healthcare; synchronizing delivery of their healthcare across multiple systems; sharing healthcare and discharge plans with youth and providers who fall under their ‘circle of care;’ and coordinating post-care follow-up as necessary. Challenges with coordinating healthcare within and between the emergency youth shelter (EYS) and health systems include poor accountability for healthcare coordination across systems; information-sharing and privacy policies inhibiting communication between sectoral staff; inconsistencies in system-based and organizational norms, operations, and funding; and each system’s historically fragmented structure. Methods: We used a system thinking framework to identify levers for change in healthcare coordination within and between the EYS and health systems in Toronto, Canada. Six stakeholders who work at various levels of each system participated in online breakout room discussions as part of a two-hour forum facilitated by our research team. A series of four questions were asked to identify levers for change in system parts and system patterns in healthcare coordination within and between the EYS and health systems. Breakout room discussions were recorded, transcribed, and co-analyzed by the research team using reflexive thematic analysis for each question. Results: Organizational and system-wide goals discussed to strengthen healthcare coordination include clarifying accountability in staff roles, revisiting discharge policies to improve continuity of care, prioritizing funding for programs evaluated to be effective, establishing more opportunities for system cross over, enhancing accessibility for YEH, integrating social medicine into healthcare approaches, and streamlining health communication across both systems. When asked about what is realistically possible, stakeholders were optimistic about enhancing information-sharing through digital health platforms, adapting organizational policies to consider the holistic needs of YEH, and dispersing funds more intentionally to support coordination initiatives. Furthermore, poor staff-youth relations, harmful discharge policies and the Toronto housing crisis were noted as patterns impeding meaningful change in coordinating healthcare. Finally, stakeholders identified systems integration and alignment of well-defined healthcare coordination processes across systems to harmonize efforts in achieving healthcare coordination goals. Conclusions: Stakeholder forum participants discussed promising levers for change that are recommended to strengthen parts of the EYS and health systems along with patterns that influence healthcare coordination between them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0240,013
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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