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Enregistrement W4409337595 · doi:10.5334/ijic.9473

Learning from Canadian Stroke Rehabilitation Care Clinicians: Implications for the Management of Patient Complexity

2025· article· en· W4409337595 sur OpenAlexaboutno aff
Alyssa Indar, Michelle Nelson, Whitney Berta, Maria Mylopoulos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)MedicineNursingPsychologyPhysical therapyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Clinicians working in stroke rehabilitation settings care for a high proportion of patients with complex care needs. The average patient recovering from a stroke has a minimum of two co-morbidities and a range of psychological and socio-economic needs (Gallacher et al., 2019; Schaink et al., 2014). The care trajectories of these “complex” patients usually deviate from standard practices and they require customized care. There is limited evidence to guide clinician decision-making in relation to complex patients, as their needs are not fully reflected in clinical practice guidelines (Boyd et al., 2005). In lieu of evidence, clinicians may engage in collaborative problem solving to generate innovative solutions (Nelson et al., 2016). However, implementing customized approaches may be difficult in environments that prioritize adherence to specific clinical pathways. For example, Stroke Distinction sites across Canada are recognized for delivering care in accordance with the Canadian Stroke Best Practice Recommendations (CSBPR) (Accreditation Canada, 2021). We sought to explore how expert stroke rehabilitation clinicians provide customized care to a large subset of complex patients, while meeting organizational performance requirements at Stroke Distinction sites. Methods: We used an interpretive descriptive research design (Thorne, 2016) to explore the research question: How do expert clinicians at Stroke Distinction sites recognize and manage the care of patients with complex care needs? We interviewed 16 clinicians (including medicine, allied health, nursing), four organizational leaders and two health system experts. We collected data via 45–60-minute virtual interviews and engaged in a hybrid inductive- deductive approach to analysis. Results: We reported three themes: (1) recognizing complexity is routine work for clinicians, (2) clinicians use workarounds to manage complexity, and (3) clinicians perceived and worked to bridge a difference between organizational processes and the realities of patient care. We noted differences regarding perceptions of patient complexity across participant types. For example, clinicians reported most of their patients to have complex care needs. They described care for patients with a high degree social complexity (e.g., limited family or financial support) as particularly difficult to manage. When unable to secure outcomes that patients “deserve”, clinicians reported experiencing moral distress. In contrast, the organizational and system experts described that stroke programs are designed for approximately 20% of patients to have complex care needs; this represents a large mismatch in perceptions of patient complexity in comparison with the clinician group. Conclusions and Implications: Expert clinicians use adaptive strategies to continually manage care for a high proportion of patients with complex care needs. However, they often report moral distress when these strategies are unable to compensate for health system limitations. Given the significant mismatch in perceptions of patient complexity between clinicians and leaders who shape systems of care, decision-makers could consider macro- and meso-level strategies to support the adaptive practices of clinicians in alignment with workforce strategies to prioritize the clinician retention. Next Steps: This research was a part of a doctoral dissertation. We continue to share this work and seek collaboration with others in supporting clinician management of complexity.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0540,028
Communication savante0,0230,011
Science ouverte0,0080,020
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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