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Enregistrement W4409337813 · doi:10.5334/ijic.icic24576

Integrating Care using a Social Medicine Approach

2025· article· en· W4409337813 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Boozary, Pauline Pariser

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated careSocial careHealth careMedicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The UHN Gattuso Centre for Social Medicine recognizes that health and poverty are inextricably linked. Based at the largest academic health sciences network in Toronto, University Health Network, (UHN), the Centre partners with community organizations and people with lived experience to integrate social determinants of health into care delivery. UHN patients with repeat visits to emergency departments or readmitted to the hospital multiple times (“super-utilizers”) are referred for high-quality wrap around care addressing the intersection of medical and social issues including food insecurity, homelessness, social isolation, substance use, and mental health challenges. Health disparities across populations continue to be seen in Canada, despite a universal health care system. These inequities produce avoidable adverse health outcomes and significantly impact health systems. Social Medicine uses a population health approach to provide integrated, patient-centered, team-based care to marginalized patients that have worse health outcomes compounded by the social determinants of health. In Canada, 65% of hospital and home-care costs are attributed to high-cost users, who account for disproportionate healthcare costs. At UHN, 50 patients made up over 2,000 emergency department (ED) visits in 2023, accounting for an approximate 21% of all visits. Having no fixed address, or having visits related to homelessness, mental health, or substance use were associated with a greater number of ED visits. This link between health and social outcomes demonstrates the importance of co-designing programs with people with lived experience, incorporating local knowledge from community partners and forging relationships with all levels of government, to improve population health. Working closely with the Lived Experience Advisory Council, a dyad model of Community Health Workers (CHWs) and Nurse Practitioners (NPs) was co-created to provide mobile primary care, navigation and accompaniment, case management, harm reduction, and links to community services. Currently there are three pillars to this program: Peer Support Workers in the Emergency Department and a Stabilization and Connection Centre (SCC) for underhoused patients with alcohol intoxication or drug overdose who would otherwise present at emergency departments without acute medical concerns A Social Medicine Housing initiative providing 51 units of permanent supportive housing with integrated health and social supports for patients with medical and social complexity An integrated health and social care model for underserved populations who are at risk for repeated emergency visits and hospital readmissions. To date the Peer Workers in the Emergency Department and SCC are the most developed models (nearly 5,000 patient interactions) and have shown important outcomes. The SCC reduces EMS offload times from 5-7 hours to 6 minutes, diverting nearly 2,000 patients from UHN EDs. The intention is to continue to build these initiatives and further integrate the housing and health care models. Participants will learn the fundamentals: To engage with people with lived experience, service providers, and other stakeholders throughout the design, implementation, and evaluation stages To establish partnerships with community organizations that model trauma-informed, culturally sensitive comprehensive care To identify best practices for delivering integrated care and improving population health To identify high priority populations To generate partnerships with government and philanthropic donors

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)0,013
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,442 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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