Medication management for older adults in interprofessional primary care teams: a qualitative interview study of family health teams in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Team-based, interprofessional primary care models are arguably well positioned to care for patients with polypharmacy as they often have a pharmacist or allied health professionals to support patients with medication management. However, little is known about how teams work together to manage medications. This study aimed to explore how a team-based primary care organization including a mix of physicians and interdisciplinary health providers (IHPs), called Family Health Teams (FHTs), manage medications for older adults. METHODS: We conducted semi-structured interviews (n = 38) with administrators, family physicians, and IHPs from six FHTs in Ontario, Canada. We followed the thematic analysis steps outlined by Braun and Clarke and adapted the approach to use a codebook. RESULTS: Four themes were identified: (1) strategic goals and internal policies; (2) tailored programs and supports; (3) diverse team configurations and roles; and (4) teamwork and collaboration. Findings revealed variation in the ways physicians and IHPs worked together to manage medications for older adults and that different approaches to care and physician communication preferences were identified as challenges to medication management. Trust was an important factor in medication management among teams; the more physicians interacted with IHPs, the more comfortable and trusting they were in giving them an active role in patient care. Regardless of the approach to medication management, participants agreed that physicians ultimately had the final say in patient care. CONCLUSIONS: Despite an emphasis on teamwork in FHTs, there were few examples of true collaboration and shared care for medication management. To support older adults and others with complex health needs, opportunities to improve teamwork, strengthen collaboration, and optimize team composition should be identified and pursued.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».