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Enregistrement W4413358123 · doi:10.5334/ijic.nacic24011

Achieving the Quadruple Aim. Evaluating the Impact of an Integrated Senior’s Care Model in Burlington Ontario.

2025· article· en· W4413358123 sur OpenAlexaboutno aff
Meghan O'Neill, Kathy Peters

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated careNursingProcess managementHealth careEngineering managementEngineeringMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the quest to deliver comprehensive care that is both efficient and person-centric, integrated care models have emerged as a vital solution. These models amalgamate health and social care services ensuring that care is accessible, tailored, and sustainable. However, evaluating their effectiveness across the four domains of the quadruple aim framework remains a complex endeavor. In 209, the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care unveiled the Ontario Health Teams (OHTs). This groundbreaking integrated care network model was designed to provide seamless, person-centered care throughout an individual's life span. Among the pioneering OHTs was the Burlington OHT, which prioritized integrated senior care models critical consideration given that seniors constitute 25% of Burlington's demographic. Approach: At the heart of these models is the Community Wellness Hub, a collaborative of health and social service entities dedicated to the well-being of seniors. Strategically situated within affordable housing buildings, the Hub extends its services to both residents and the local community. Its mission is to promote a healthy, active lifestyle among its members by preemptively addressing wellness needs and mitigating the risk of health emergencies that necessitate acute care. The Hub represents a confluence of healthcare, housing, and social care, involving 5 distinct organizations. The implementation of the Hub was complimented with a comprehensive evaluation plan that assesses the implementation, performance and impact of the hub. The impact of the Hub across the quadruple aim framework domains (value, person experience, health workforce experience and health outcomes) was assessed using a toolbox of acute and community care data, member and provider experience surveys and health and wellness self-reported measures. Results: The impact can be described as a 4% reduction in non-urgent Emergency Department visits among its members compared to a similar demographic in Ontario. This indicates that Hub members are effectively using the Emergency Department for only those conditions that cannot be managed within the community. Furthermore, the Hub's members experience fewer hospitalizations for conditions that are typically managed outside of hospitals, such as chronic diseases, and when they are hospitalized, their stays are shorter. Projecting these results to a larger scale, if the Hub were to serve 00,000 seniors in Ontario, it could potentially save the healthcare system approximately $89.72 million annually, based on current hospitalization costs for these conditions. The hub members reported positive experiences in the domains of person-centeredness, enhanced access, safety and connectedness. The hub providers described positive experiences with areas of collaboration and teamwork, enhanced access and navigation, and ease of decision-making. The hub members described improved self-reported health and wellness outcomes and longer tenancy length at the affordable housing units than non-members. Implications: Given the complexity of assessing the impact of complex integrated care interventions. The evaluation approach (methodology and tools) utilized to showcase the Hub impact can be used in similar interventions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,456 · 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'étudeObservationnel
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
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