Addressing Changing Healthcare Needs: A Realist‐Inspired Review of Innovative Rehabilitation Care Models
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE/OBJECTIVES: Canadian healthcare is facing an aging population, an increasing prevalence of chronic disease and related disability, and rising healthcare costs. Integrating innovative rehabilitation models of care may help bolster health systems by shifting to a longer-term approach to addressing health and wellbeing. However, little is known about how these care models may look and what is needed to ensure their effective operationalization in practice. METHODS: This realist-inspired narrative review explored how, when, and in what circumstances innovative models of care have been successfully implemented and sustained in rehabilitation. The peer-reviewed and grey literature was searched and subsequently screened by title, abstract, and full text. Data extracted from included articles focused on identifying contexts, mechanisms, and outcomes. A numerical analysis of quantitative data and a conventional content analysis of qualitative abstractions was conducted. RESULTS: Twenty-six documents published between 2014 and 2021 were uncovered predominantly from Australia and Canada. Overall, for new care models to be successfully implemented and sustained, they need to: (1) have clearly articulated goals, (2) have access to short- and long-term funding, (3) align with key legislative changes to optimise buy-in, (4) take a multidisciplinary approach that is supported by management, and (5) include educational and outreach strategies that can be implemented amongst all interested parties. CONCLUSIONS: The heterogeneity of studies and limitations in their reporting precluded the identification of context-mechanism-outcome configurations typically found in realist reviews. Future implementation research should draw on relevant reporting guidelines to report their findings.
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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 | 0,043 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».