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Enregistrement W7162040403 · doi:10.82308/8187

Improving chronic illness care: Implementation and evaluation of interdisciplinary and patient-centred care

2019· dissertation· en· W7162040403 sur OpenAlexaboutno aff
Amédé Gogovor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Health careChronic carePublic healthQualitative researchMultiple Chronic ConditionsChronic diseaseMEDLINEQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of chronic diseases and conditions is steadily increasing in Canada and globally. Despite the availability of effective therapies, the management of chronic diseases remains far from optimal. Several reports and practice guidelines recommend that care should be patient-centred and delivered by health care teams as means to empower patients to engage in their own care decisions, enhance coordination of care, and make more efficient use of resources, ultimately leading to improved patient outcomes and safety. However, many challenges remain in implementing these approaches, including assessing and accumulating evidence on their effectiveness. The overall aim of this thesis is to contribute to evidence-informed patient-centred and interdisciplinary team (IDT) care in the context of quality chronic illness care through two interrelated research projects. Using a population-based survey, the first project assessed the level of support for patient-centred care (PCC) amongst the Canadian public and among health professionals. Significant associations were identified between support for PCC and support for both team-based care and the use of health information technology. These associations were identified from both the public and health professionals' perspectives. The second project used a convergent mixed methods design to investigate experiences of primary interdisciplinary care for low back pain. For the qualitative component, I employed a phenomenological approach to better understand the delivery and perceived impact of IDT care. The quantitative component used the Patient Assessment of Chronic Illness Care (PACIC) questionnaire to evaluate change in patient experience and to estimate the impact of patient and process variables on patient experience. The findings from the two components were reviewed for convergence, complementarity and discrepancy. Findings from project 1 suggest that implementation of health care teams supported by information and communication technologies are needed to deliver PCC. From the perspective of the participants in the qualitative inquiry of project 2, IDT care contributed to effective and patient-centred primary care. The quantitative component showed improved experience of care for the majority of the participants but did not demonstrate significant associations between change in experience of care and patient and process outcomes. Overall, implementing an IDT appears to be an appropriate approach to deliver PCC and improve the quality of chronic illness care. Based on these analyses, I propose strategies to help improve the implementation of IDT programs for low back pain. These recommendations can also inform similar primary care programs for other chronic conditions. Directions for future research include further evaluation of the structure and construct validity of the PACIC, and continued investigation of the relationships between PCC, patient experience, patient factors, and outcomes.

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)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,440 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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