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# Sciences de la santé# Systèmes de santé et amélioration de la qualité

Relier la recherche et les soins aux patients dans les systèmes de santé

Explorer les systèmes de santé apprenants pour améliorer la livraison des soins.

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Table des matières

Les soins de santé ne réussissent souvent pas à relier les dernières recherches aux soins réels apportés aux patients. Ce décalage entraîne des problèmes comme des coûts élevés, de mauvaises expériences pour les patients et du stress pour les travailleurs de la santé. Ça aggrave aussi les inégalités en matière de santé. Pour améliorer la situation, beaucoup se concentrent sur la création de moyens pour que les systèmes de santé apprennent de leurs expériences et s'améliorent avec le temps.

Systèmes de Santé Apprenants

Une approche s'appelle les Systèmes de Santé Apprenants (LHS). Ces systèmes essaient de combiner des données en temps réel, la technologie, et les expériences des patients et des prestataires. Leur objectif est de trouver de meilleures méthodes pour offrir des soins de santé en apprenant et en s'améliorant en continu. Bien que certaines régions essaient de construire ces systèmes, beaucoup sont limités dans leur portée et ne traitent pas suffisamment l'Équité en santé.

Les Défis des Systèmes Actuels

Beaucoup de LHS existants n'ont pas été clairement détaillés dans la recherche, ce qui rend difficile le Partage de connaissances utiles et de meilleures pratiques. Dans un LHS idéal, les données sur les résultats et les expériences des patients aideraient à peaufiner les stratégies de soins de santé. Cependant, il est souvent difficile de déterminer ce qu'est "le soin habituel" pour comparaison. Cela pose des défis lors de l'Évaluation de nouvelles méthodes de traitement, surtout lorsque les méthodes de soins traditionnelles varient énormément d'un cadre à l'autre.

Parfois, de nouvelles interventions peuvent donner des résultats inattendus. Par exemple, augmenter la fréquence des interactions entre le personnel et les patients pourrait mener à plus d'admissions à l'hôpital au lieu d'améliorer les résultats de santé. Pour évaluer vraiment le succès de nouveaux modèles de soins de santé, il faut se demander qui en bénéficie, dans quelles conditions et pourquoi.

Besoin d'Évaluation Complète

Pour aborder ces problèmes, il est important d'examiner les Systèmes de Santé Apprenants existants dans le monde et de décrire leurs caractéristiques, y compris comment ils évaluent leurs processus. Cet examen aidera à partager les connaissances, améliorer les pratiques et traiter divers facteurs qui influencent le succès de ces systèmes.

Notre Initiative de Recherche

Dans cette recherche, nous prévoyons de mener une étude approfondie des LHS internationaux. Nous allons identifier et décrire ces systèmes, en nous concentrant sur deux objectifs principaux :

  1. Identifier des exemples internationaux de Systèmes de Santé Apprenants et les caractériser selon un cadre établi.
  2. Examiner les traits communs, défis et hypothèses qui apparaissent quand on compare de nouvelles méthodes de soins de santé aux soins traditionnels.

L'étude impliquera une recherche dans la littérature existante et des discussions informelles avec des personnes impliquées dans les LHS.

Comprendre les Analyses Juridictionnelles

Une analyse juridictionnelle est une méthode pour enquêter sur la façon dont les problèmes sont abordés dans différentes zones et pour comparer les forces et les faiblesses des différentes approches. Cela signifie examiner plusieurs endroits pour rassembler des idées qui peuvent mener à une meilleure prise de décision et à des recommandations politiques.

Pour notre étude, nous allons rassembler des informations par le biais d'une revue de la littérature et de conversations informelles pour soutenir nos objectifs. Nous nous concentrerons sur établir une compréhension large des LHS pour mettre en avant les enjeux les plus importants.

Cadre Théorique

Nous allons utiliser un cadre spécifique pour aider à expliquer les caractéristiques des Systèmes de Santé Apprenants. Ce cadre relie recherche et activités de soins de santé, en mettant l'accent sur l'amélioration de la santé globale et la promotion de l'équité. Il comprend divers éléments qui décrivent comment les différentes parties du système de santé travaillent ensemble.

Ce cadre souligne que toutes les activités au sein des systèmes de santé apprenants devraient se concentrer sur l'inclusivité et l'accessibilité, bénéficiant principalement aux groupes qui subissent des inégalités.

Processus de Revue de Littérature

Nous allons passer en revue des articles, rapports et matériaux en ligne existants pour rassembler des informations sur les Systèmes de Santé Apprenants. La revue de littérature se concentrera sur l'identification des systèmes qui se décrivent comme LHS et rassembler le plus d'informations possible sur leurs caractéristiques et leurs opérations.

Pour soutenir notre recherche, nous collaborerons avec un spécialiste de l'information pour développer une stratégie de recherche détaillée. Nous contacterons également des réseaux professionnels pour découvrir des sources d'informations supplémentaires.

Discussions Informelles

En plus de la revue de littérature, nous réaliserons des discussions informelles avec des parties prenantes dans des Systèmes de Santé Apprenants existants. Cela nous aidera à rassembler plus d'infos sur des systèmes non trouvés dans les travaux publiés et complétera les conclusions de notre recherche documentaire.

Nous enverrons des invitations pour des discussions à des personnes clés impliquées dans les LHS et mènerons des conversations de 30 à 60 minutes via Zoom. Des notes détaillées seront prises pendant ces discussions, mais rien ne sera enregistré, garantissant la vie privée des participants.

Détermination de l'Éligibilité

Pour notre étude, nous inclurons des systèmes qui s'identifient eux-mêmes comme des Systèmes de Santé Apprenants à travers des publications et des discussions. Nous prendrons en compte divers descripteurs qui façonnent la façon dont les LHS sont caractérisés, garantissant que ces systèmes sont correctement décrits pour fournir des informations utiles.

Nous ferons la distinction entre les systèmes qui répondent à des termes spécifiques et ceux qui manquent de détails suffisants concernant leurs caractéristiques.

Méthode d'Extraction des Données

Pour notre premier objectif, nous détaillerons chaque Système de Santé Apprenant identifié en fonction de traits fondamentaux, y compris :

  • Les principales fonctionnalités du système
  • Comment les données sont analysées
  • Utilisation des preuves existantes
  • Approches de co-conception et d'implémentation
  • Intégration de l'évaluation et de la recherche
  • Pratiques de gestion du changement
  • Partage de données et infrastructures
  • Pratiques de partage des connaissances
  • Efforts en matière de renforcement des capacités
  • Considérations sur l'équité en santé

Des informations supplémentaires comme les sources de financement, les systèmes technologiques utilisés, les années d'opération et les populations desservies seront également rassemblées lorsque cela est pertinent.

Plan d'Analyse des données

Lors de l'analyse des données, il y aura un processus en deux étapes pour aborder nos objectifs de recherche principaux. La première étape consistera à caractériser des exemples internationaux de Systèmes de Santé Apprenants et la deuxième se concentrera sur l'identification des thèmes et problématiques communs rencontrés lors de la création de contrefactuels dans la recherche des Systèmes de Santé Apprenants.

Des méthodes quantitatives et qualitatives seront utilisées pour détailler avec précision les caractéristiques des LHS à l'échelle mondiale. La combinaison des données extraites et des insights provenant des discussions informelles aidera à fournir une image complète.

Connaître le Public

Pour s'assurer que les résultats de cette recherche soient utiles, nous allons créer un plan pour communiquer efficacement nos résultats. Ce plan identifiera les messages clés, le public cible, et les meilleures façons de partager les informations. Les stratégies incluent l'organisation d'un symposium virtuel pour interagir avec les publics concernés et s'assurer que les résultats soient adaptés à ceux qui utiliseront l'information.

Défis Anticipés

Nous prévoyons quelques défis durant cette recherche. D'abord, la recherche documentaire pourrait donner plus de résultats que prévu. Pour gérer cela, nous travaillerons en étroite collaboration avec le spécialiste de l'information pour maintenir un équilibre entre exhaustivité et praticité.

Ensuite, le manque de descriptions détaillées dans certaines publications LHS pourrait rendre difficile la catégorisation précise des systèmes. Pour y remédier, nous compterons sur des discussions informelles avec des leaders de LHS pour rassembler des informations plus complètes.

Contribution au Domaine

Cette recherche aidera à cartographier et caractériser les Systèmes de Santé Apprenants s'identifiant à l'échelle mondiale et à fournir de meilleures perspectives sur la façon dont ils définissent leurs contrefactuels. Les connaissances acquises créeront un socle pour un réseau collaboratif de leaders LHS et mettront en lumière des opportunités d'amélioration et de croissance.

En utilisant un cadre établi pour décrire les LHS, nous pouvons aider les dirigeants de systèmes de santé à fixer des objectifs et des repères pertinents. Ce rapport cohérent facilitera également le partage des connaissances et la collaboration, menant à l'affinement du cadre et aux bénéfices pour ceux qui adoptent les pratiques LHS.

Source originale

Titre: Mapping the landscape: A protocol for a jurisdictional scan of self-identified learning health systems

Résumé: BackgroundThere is a growing movement to implement learning health systems (LHS), in which real-time evidence, informatics, patient-provider partnerships and experiences, and organizational culture are aligned to support improvements in care. However, what constitutes a LHS varies based on context and capacity, hindering standardization, scale-up, and knowledge sharing. Further, LHS often use "usual care" as the benchmark for comparing new approaches to care, but disentangling usual care from multifarious care modalities found across settings is challenging. To advance robust LHS, a comprehensive overview of existing LHS including strengths and opportunities for growth is needed. ObjectivesTo scope and identify international existing LHS to: 1) inform the global landscape of LHS, highlight common strengths, and identify opportunities for growth or improvement; and 2) identify common characteristics, emphases, assumptions, or challenges described in establishing counterfactuals in LHS. MethodsA jurisdictional scan will be conducted according to modified PRISMA guidelines. LHS will be identified through a search of peer-reviewed and grey literature using Ovid Medline, Ebsco CINAHL, Ovid Embase, Clarivate Web of Science, and PubMed Non-Medline databases and the web along with informal discussions with peer LHS experts. Self-identified LHS will be included if they are described in sufficient detail, either in literature or during informal discussions, according to [≥]4 of 10 criteria (core functionalities, analytics, use of evidence, co-design/implementation, evaluation, change management/governance structures, data sharing, knowledge sharing, training/capacity building, equity, sustainability) in an existing framework to characterize LHS. Search results will be screened, extracted, and analyzed to inform two descriptive reviews pertaining to our two main objectives. Data will be extracted according to a pre-specified extraction form and summarized descriptively. ImplicationsThis research will characterize the current landscape of worldwide LHS and provide a foundation for promoting knowledge and resource sharing, identifying next steps for the growth, improvement, and evaluation of LHS.

Auteurs: Carly Whitmore, S. Vanderhout, M. Bird, A. Giannarakos

Dernière mise à jour: 2023-10-27 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.26.23297605

Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.26.23297605.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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