Measuring person-centered integrated care for people living with mild to moderate chronic kidney disease and multimorbidity: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Person-centered integrated care (PC-IC) has been shown to improve health outcomes for individuals with chronic conditions. However, there is limited evidence measuring PC-IC delivery to people with mild to moderate chronic kidney disease and co-morbidities. We aimed to assess PC-IC delivery for this population in Alberta, Canada. Methods We conducted a survey (May-December 2023) using the Rainbow Model of Integrated Care Measurement Tool via weblink or telephone to quantify PC-IC using a 5-point Likert agreement scale. Patients with chronic kidney disease (non-dialysis, non-transplant) and co-morbidities, caregivers, and health care providers in Alberta were invited to participate. Participants were recruited through various methods, including in-clinic posters and web-based posts. We assessed responses using descriptive and non-parametric analyses (e.g., Mann–Whitney U -test). Results Ninety-seven eligible individuals completed the survey; 24 patients, 12 caregivers, and 61 health care providers. Caregivers rated PC-IC significantly lower than patients (overall score: 3.36/5 and 3.91/5, respectively, p < 0.05) and health care providers rated PC-IC moderately (3.56/5). The lowest scored domain was care coordination amongst patients and caregivers (3.43/5 and 3/5, respectively, p < 0.05) and regional health care laws/regulations amongst health care providers (2.94/5). Conclusion Survey respondents recognized that the overall delivery of PC-IC is not optimal and identified key areas to address including improving care coordination (e.g., communication between providers) and tackling regional health care laws/regulations (e.g., funding models). Our study highlights the need for further exploration regarding why PC-IC is perceived as suboptimal, particularly among subgroups, and how it can be improved.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».