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Enregistrement W7133005890

Learning from ‘Experts’ at Canadian Stroke Rehabilitation Distinction Sites: Implications for the Management of Patients with Complex Care Needs

2023· dissertation· W7133005890 sur OpenAlexaboutno aff
Alyssa Indar

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkaroundRehabilitationHealth careCritical appraisalStroke (engine)MEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health care systems use standardized approaches to effectively reduce costs and deliver high-quality care. However, there is a growing subset of “complex” patients whose care trajectories deviate from the expected clinical pathways. These patients often require customized care to address their multiple concurrent health and social issues. In stroke rehabilitation settings, clinicians provide care for a high proportion of patients with complex care needs. At Canadian Stroke Distinction sites, clinicians provide measurably excellent care in accordance with the Stroke Rehabilitation Best Practice Recommendations (SRBPR), despite the limited applicability of these recommendations for complex care needs. Methods: The primary purpose of this thesis was to understand how expert stroke rehabilitation clinicians recognize and manage the care for patients with complex care needs. A secondary aim was to explore how clinicians developed the expertise to manage the care of these patients. To address these aims, we (1) conducted a critical appraisal of professional competency frameworks for stroke rehabilitation clinicians, to assess the degree of guidance for managing complexity in practice; (2) conducted an interpretive description study, which explored the perspectives of stroke rehabilitation clinicians, organizational and health system key informants; (3) conducted a critical appraisal of the SRBPR to locate recommendations relevant to the care of patients with complex care needs. Findings: There is minimal guidance in macro-level sources (e.g., competency frameworks, SRBPR) to support clinicians in caring for patients with complex needs. From interviews, we learned that (1) recognizing complexity is routine work for clinicians, (2) clinicians used workarounds to manage complexity, and (3) clinicians perceived and worked to bridge a difference between organizational processes and the realities of patient care. We noted misalignment between clinician perceptions of most patients as complex, and organizational efforts to plan for complexity, which estimate 20% of patients to be complex. Conclusion: There is a need to better define and account for the needs of patients deemed as complex, at macro- and meso-levels, in ways that support clinicians to better leverage their expertise in care delivery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,173
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,173
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0480,035
Communication savante0,0230,016
Science ouverte0,0070,017
Intégrité de la recherche0,0060,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,380 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
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