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Enregistrement W6981665577

Evaluation of an integrated care model using the RE-AIM
\nframework: A case study of a community-based lifestyle
\nservice in rural Lincolnshire, UK

2022· other· en· W6981665577 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLincoln Repository (University of Lincoln) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Taxation and Avoidance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisIntegrated careFocus groupService delivery frameworkIntervention (counseling)Service (business)Service providerQuarter (Canadian coin)Presentation (obstetrics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Many unhealthy behaviours such as tobacco smoking, poor diet, harmful alcohol use, and physical inactivity tend to group. In England, around a quarter of people are engaged in three or more unhealthy behaviours, contributing to a higher risk of ill health. Interventions, known as integrated lifestyle services (ILS), encourage sustained health changes and reduced costs. There is limited evidence on the effectiveness of ILSs in rural settings and factors that impact implementation. One You Lincolnshire is a non-NHS provider working with GP practices, community care services and local charities to offer online, digital lifestyle support for individuals with long-term health conditions. 
\n
\nMethods: This study aimed to identify the impact of addressing unhealthy behaviours for an individual through One You Lincolnshire (OYL), establish how OYL has been implemented, and highlight any potential risks and challenges that may impact the intervention in the future. This presentation will give an overview of the key findings from phase 1 of the evaluation, which used a mixed-method approach and was co-produced with a multi-stakeholder group. The study had a total of 53 participants, including Service Users (n = 24), Health Professionals (n= 9), One You Lincolnshire staff (n=17) and Stakeholders (n=3). 
\n
\nKey Findings: Thematic analysis was used to identify key themes in service delivery and implementation. From the interviews and focus groups, the key findings were as follows: 
\n
\n- Online delivery model offered much greater accessibility for a wide range of clients in rural areas.​ 
\n-Once referred, an integrated service model decreased barriers for stigmatised health needs such as smoking cessation or alcohol reduction.​ 
\n-A legacy of decommissioning services led to apprehension for some health professionals to adopt the model. 
\n
\nThe results from phase 1 highlight that digital service delivery during the covid pandemic may increase accessibility for individuals with long-term health conditions. Also, participating in multiple pathways suggest an increase in sustained long-term changes. 
\n
\n Conclusion: Integrated lifestyle services could be an effective model to tackle co-morbidities with opportunities to work with community partners to develop robust care pathways. However, there are still challenges in adopting the model by GP practices and the need to further explore the service's health outcomes and cost-effectiveness. 
\n
\n Implications: These findings will be used to make real-time changes to One You Lincolnshire service delivery and contribute to a broader body of research on the implementation of ILS in rural settings. One limitation of the study was the dropout of some participants between survey and interview, resulting in fewer service users' perspectives than desired. However, phase 2 will focus on a more extensive dataset to triangulate the findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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