STAFF PERSPECTIVE ON VIRTUAL TEAM-BASED CARE IN THE PROCESS OF TRANSITION TO LONG-TERM CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transitioning from hospital to long-term care (LTC) is a vulnerable time for older patients and families. Successful care transitions require interdisciplinary team and cross-sectoral coordination, as well as engagement of patients and families in care planning. This study aimed to identify enablers and barriers to delivering virtual team-based care to support older adult care transitions from hospital to LTC. Patton’s utilization-focused approach informed the study design. Our research methods included semi-structured interviews, focus groups, and organizational policy reviews. The study involved 52 multidisciplinary team members, including nurses, physicians, rehabilitation practitioners, healthcare leaders, and older patients and family members. Thematic analysis identified key enablers (team engagement, training and support, and access to digital equipment) and barriers (technology infrastructure, resources, privacy and security). Our findings suggest that virtual team-based care is perceived by healthcare staff as acceptable, efficient, and cost-saving. Older persons and their families have complex care needs, and prioritizing their involvement in virtual team-based care planning is key to addressing barriers in the process of care transition success. Clear policies and guidelines are needed to support the integration of virtual team-based care into practice to optimize support to families and patient health outcomes. Future research should investigate effective strategies to include older persons and families through virtual team-based care planning technology.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».