Improving the design of heart failure care from the perspective of frontline providers and administrators: A qualitative case study of a large, urban health system
Notice bibliographique
Résumé
Background:Heart failure patients often present with frailty and/or multi-morbidity, complicating care and service delivery. The Chronic Care Model (CCM) is a useful framework for designing care for complex patients. It assumes responsibility of several actors, including frontline providers and health-care administrators, in creating conditions for optimal chronic care management. This qualitative case study examines perceptions of care among providers and administrators in a large, urban health system in Canada, and how the CCM might inform redesign of care to improve health system functioning.Methods:Sixteen semi-structured interviews were conducted between August 2014 and January 2016. Interpretive analysis was conducted to identify how informants perceive care among this population and the extent to which the design of heart failure care aligns with elements of the CCM.Results:Current care approaches could better align with CCM elements. Key changes to improve health system functioning for complex heart failure patients that align with the CCM include closing knowledge gaps, standardizing treatment, improving interdisciplinary communication and improving patient care pathways following hospital discharge.Conclusions:The CCM can be used to guide health system design and interventions for frail and multi-morbid heart failure patients. Addressing care- and service-delivery barriers has important clinical, administrative and economic implications.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».