Assessing Readiness and Sustainability for Integrated Care in Ontario, Canada with the Integrated Care Leadership Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ontario, Canada, is shifting to a more integrated healthcare delivery system through the Ontario Health Team (OHT) initiative. The extent to which OHTs have the capabilities to engage in integrated care is unknown and important to designing implementation supports. This article describes the development and psychometric testing of the Ontario Integrated Care Leadership Survey (OICLS), in 30 OHTs. The OICLS was informed by the Context and Capabilities for Integrated Care framework (CCIC). Methods: The 42-item survey was distributed electronically to 765 eligible leaders across 30 OHTs; 480 (63%) responded representing approximately 600 organizations. Item analyses and scale psychometric analyses were undertaken to reduce the number of items in the CCIC survey tool while maintaining validity and reliability. Results: The OICLS survey is comprised of 10 domains covering 12 of 17 capabilities identified in the CCIC. In the total sample, Cronbach's alpha exceeded 0.7 for nine of the ten domains. Descriptive responses to each of the 39 OICLS closed-ended survey questions illustrate the areas of strength and weakness and where supports are warranted to advance the formation of integrated care delivery systems. Conclusion: The OICLS offers a brief and valid assessment of foundational aspects of multi-organizational integrated care initiatives.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».