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Enregistrement W4413366197 · doi:10.5334/ijic.nacic24096

Integrated models of care in Canadian hospitals: Findings from a multi-methods study

2025· article· en· W4413366197 sur OpenAlexaboutno aff
Kimia Sedig, Shannon L. Sibbald

Notice bibliographique

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

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0230,006
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,447 · 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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