Improving rates of pneumococcal vaccination on discharge from a tertiary center medical teaching unit: A prospective intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pneumococcal disease causes significant morbidity and mortality in at-risk individuals, and is complicated by emerging antibiotic resistance. An effective, safe and cost-effective vaccine is available, but despite this many patients who would benefit from pneumococcal vaccination remain unvaccinated. The purpose of this study was to determine the rates of missed opportunities to provide pneumococcal vaccination to patients being discharged from a tertiary center medical teaching unit and to determine if a nurse coordinator-based intervention would increase rates of pneumococcal vaccination prior to discharge home. METHODS: We conducted a prospective, controlled study in the setting of a Medical Teaching Unit at a tertiary care centre to assess the impact of a nurse coordinator based intervention on the rates of vaccination of eligible patients on discharge home. The rates of vaccination during an eight-week usual-care period (February 20 to April 16, 2002) and an eight-week intervention period (April 22 to June 16, 2002) were compared. RESULTS: Prior to the intervention none of thirty-eight eligible patients were vaccinated prior to discharge home from the Medical Teaching Unit. After the intervention 27 (54%) of fifty eligible patients were vaccinated prior to discharge. CONCLUSION: There are significant missed opportunities to provide pneumococcal vaccination to inpatients who are discharged home from a medical unit. Using a patient care coordinator we were able to significantly improve the rates of vaccination on discharge.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».