Patient-centred innovation for multimorbidity care: A mixed-methods, randomised trial and qualitative study of the patients’ experience
Notice bibliographique
Résumé
Background Patient-centred interventions to help patients with multimorbidity have had mixed results. Aim To assess the effectiveness of a provider-created, patient-centred, multi-provider case conference with follow-up, and understand under what circumstances it worked, and did not work. Design and setting Mixed-methods design with a pragmatic randomised trial and qualitative study, involving nine urban primary care sites in Ontario, Canada. Method Patients aged 18–80 years with ≥3 chronic conditions were referred to the Telemedicine IMPACT Plus intervention; a nurse and patient planned a multi-provider case conference during which a care plan could be created. The patients were randomised into an intervention or control group. Two subgroup analyses and a fidelity assessment were conducted, with the primary outcomes at 4 months being self-management and self-efficacy. Secondary outcomes were mental and physical health status, quality of life, and health behaviours. A thematic analysis explored the patients' experiences of the intervention. Results A total of 86 patients in the intervention group and 77 in the control group showed no differences, except that the intervention improved mental health status in the subgroup with an annual income of ≥C$50 000 (β-coefficient 11.003, P = 0.006). More providers and follow-up hours were associated with poorer outcomes. Five themes were identified in the qualitative study: valuing the team, patients feeling supported, receiving a follow-up plan, being offered new and helpful additions to their treatment regimen, and experiencing positive outcomes. Conclusion Overall, the intervention showed improvements only for patients who had an annual income of ≥C$50 000, implying a need to address the costs of intervention components not covered by existing health policies. Findings suggest a need to optimise team composition by revising the number and type of providers according to patient preferences and to enhance the hours of nurse follow-up to better support the patient in carrying out the case conference’s recommendations.
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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 | 0,083 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».