Evaluation of a hospital-based case management programme for patients who are experiencing homelessness: A qualitative study of health care workers’ experiences with the Navigator Programme
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: People experiencing homelessness (PEH) have poorer health outcomes after hospital discharge compared with housed individuals. The Navigator Programme is a hospital-based case management programme for PEH that connects Homeless Outreach Counsellors (HOCs) with patients during their hospital admission and follows them in the community for approximately 90 days after hospital discharge. This qualitative study explores the experiences of health care workers who provided care for PEH during their hospitalization and who interacted with the Navigator Programme. Methods: As part of a larger process evaluation, we conducted in-depth, semi-structured interviews with health care workers using an iterative interview guide. We employed thematic analysis, using both a deductive and inductive approach. Results: We interviewed 14 participants at a single academic teaching hospital where the Navigator Programme had been implemented. Study participants identified several benefits of having the Navigator Programme embedded in the hospital, including ease of referral, rapid contact between programme staff and patients, high-quality communication with programme staff, and direct observation of the programme's benefits for patients. The programme helped alleviate participants’ moral distress that was triggered by the unmet needs of PEH. However, participants leveraged the Navigator Programme to offload tasks, rather than to support them in accomplishing tasks. Conclusion: Our findings highlight that a hospital-based case management programme is an innovative approach that can address the discontinuity between hospitals and community-based programmes. This programme also addresses the moral injury experienced by hospital-based workers caring for PEH. Role clarification is an important future consideration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».