Process Evaluation of the North York CARES (Community Access to Resources Enabling Support) Integrated Care Program for Complex Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2020, North York Community Access to Resources Enabling Support (NYCARES) was launched as a new hospital-to-home integrated care program for older adults requiring an alternate level of care. This process evaluation described and assessed NYCARES by its contexts, implementation conditions, and mechanisms of impact. Methods: Data were program documentation, field notes, implementation metrics, and stakeholder interviews. Quantitative and qualitative data were analyzed descriptively and thematically, then interpretively synthesized. Logic models were developed to describe the program theory of change and tested to assess implementation. Results: Coordinated, wraparound care by an intersectoral team was an expected mechanism. An unexpected mechanism was the care navigator who facilitated multiple program processes. Implementation challenges involved decision-making relationships among teams and timely operationalization of program decisions. Discussion: Logic modelling demonstrated the program’s evolution from design through real-world implementation. Unexpected mechanisms may arise due to implementation issues like a lack of clarity on target populations and program processes. Process evaluation findings can be incorporated into a refined theory of change for evaluation of program effectiveness. Conclusion: Alignment among program teams is critical when delivering new integrated care programs. Such programs require optimization of specific and unexpected contextual and operational factors as the design evolves.
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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 | 0,046 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».