Integrated models of care in Canadian hospitals: Findings from a multi-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canada historic approach to care delivery has led to a significant overburdening of the Canadian health workforce. As a result, the country is now facing significant HHR challenges. Federal and non-federal initiatives over the past 3 years have placed unanimous emphasis on implementing team-based models of care across all healthcare settings. Interprofessional team-based models of care (henceforth, MoC) are one potential approach to alleviating HHR burden. As hospitals make up one of the foci of HHR challenges, better understanding the state of interprofessional team-based models of care within hospital settings may improve the ability to make effective policy recommendations for healthcare quality improvement and system change. Approach: This exploratory project aimed to identify innovative MoC in pan-Canadian hospital settings while understanding how these models can support Canada HHR challenges and develop implementation considerations for scalability. An emergent design methodology was used to conduct 2 phases of data collection: ) a literature search to synthesize existing knowledge on characteristics of successful MoC and an environmental scan to identify exemplar cases of MoC across Canadian hospitals; and 2) subsequent qualitative semi-structured interviews with participants representing these case examples. Qualitative content analysis was used to synthesize all data into key themes and recommendations for practice. Results: Our search found 52 peer-reviewed articles; we interviewed participants from 2 case examples. There was no consistent definition or framework of teams/teamwork, success, or interprofessional MoC in the literature findings nor our interview findings. Despite this, common themes emerged across both literature and interview findings. These themes were synthesized into the following: Interprofessionally-oriented leadership, clear roles and expectations, teamwork, collaboration, trust integrity and transparency, valuing diverse perspectives, growth mindset, and the criticality of context. Drawing on the thematic synthesis of our findings, we developed 4 core recommendations: (). Design teams with a few core or anchor roles and multiple floating or flexible roles (2) Implement routine team processes (e.g huddles)or a similar space and channel for open communication, (3) re-envision and Repurpose staff to combat resource scarcity, (4) Recognize that addressing HHR gaps or barriers requires tailored and targeted interventions.Implications: This project yielded three broad opportunities for provincial and territorial consideration to enable the implementation of innovative and impactful models of care in hospitals: bolstering education and training, enhancing information and evaluation sharing, and breaking down barriers while building up incentives. Our data made it evident that there is no single model of care suited for implementation on a pan-Canadian scale. However, tailored interventions leveraging the existing needs, resources, and contexts of different hospital settings can be effective in improving team cohesion, staff retention, and patient and provider experience of care.
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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 | 0,031 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».