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Enregistrement W4415747029 · doi:10.2196/80654

Developing a Community of Practice to Provide Care Coordination and Address Health-Related Social Needs for Veterans Receiving Care in Community-Based Settings: Program Development and Survey Study

2025· article· en· W4415747029 sur OpenAlexvenueno aff
Carolyn Turvey, Natalie Suiter, Rhonda Fellows, Shawna Domeyer, Lindsey Fuhrmeister, Amanda Heeren, Kimberly D. McCoy, M. Bryant Howren

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial needsNeeds assessmentResource (disambiguation)Health careSurvey researchSocial careProgram evaluationData collectionSurvey data collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately half of US veterans receive care outside of US Department of Veterans Affairs (VA) Veterans Health Administration facilities-a proportion expected to rise due to the Promise to Address Comprehensive Toxics Act and expanded use of VA-purchased community care. OBJECTIVE: This paper describes the structure and impact of the Veterans Care Coordination in Community Settings (VetCoor) program. VetCoor was implemented in 2 non-VA community health centers, and we explored setting, staffing, and treatment targets to enhance veteran care and inform broader dissemination. METHODS: VetCoor embedded a coordinator within community-based, non-VA health care settings to improve veteran identification and address unmet medical needs. Coordinators also connected veterans with VA and local resources addressing health-related social needs. VetCoor included training on veteran needs and military culture. It also held a monthly community of practice call where coordinators shared best practices and met with facility representatives to learn about VA services. RESULTS: From May 2021 to September 2023, a total of 220 veterans participated, engaging in 773 sessions. Of these 220 veterans, 73 (33.2%) received VA enrollment assistance; 54 (24.5%) were referred for medical care; and 82 (37.3%) received care coordination, including medication reconciliation assistance. They also received assistance with transportation (46/220, 20.9%) nutrition and food access (42/220, 19.1%), housing and repair (42/220, 19.1%), and utility payment support (31/220, 14.1%). Common barriers to veterans seeking care were perceptions that enrolling in the VA took resources from veterans more in need and confusion regarding discharge papers required for enrollment. CONCLUSIONS: VetCoor supported rural veterans' health care and health-related social needs using dedicated coordinators. This model addresses resource gaps, fosters VA-community collaboration, and aligns with the VA's expanding benefits under the Promise to Address Comprehensive Toxics Act.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,372 · 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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