Stroke Care Observerships : An interprofessional Collaborative Approach To Support Transition Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Background:Persons with stroke often experience fragmented care involving multiple health care providers (HCPs) from different settings. Stronger relationships between HCPs across the system can improve care coordination and the transition experience for persons with stroke and their families. The Toronto Stroke Networks adapted and implemented a learning program called Stroke Care Observerships (SCOs) to foster learning and meaningful collaboration between HCPs across the system. This current work aims to examine the value and outcomes of SCOs in supporting seamless stroke care. Methods: With tools to support mutual goal-setting and reflection, six SCOs were implemented in Toronto since 2012 and involved seven programs representing acute, rehab and community-based services. These SCOs involved multiple professions, including clinical and administrative participants. Using thematic analysis, qualitative themes related to the value of SCOs will be abstracted from post-SCO reflections, debrief discussions, and evaluations.Results:Preliminary results revealed that participants reported value in SCOs to foster in-depth cross-continuum learning and collaborations on new initiatives that support stroke best practices and alignment with system and local priorities. Some suggestions to improve transitions included the use of cross-continuum assessment tools and resources, standard educational materials for patients and their families/caregivers, and the need for continued collaborations. Conclusions:Based on initial themes, the SCO program enabled planning of meaningful observerships to foster mutual learning about other care environments and build relationships between providers within the system. Learnings from this work will support broader application of SCOs to other sites and inform stroke system planning.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».