Efficacy of emergency department‐based interventions designed to reduce repeat visits and other adverse outcomes for older patients after discharge: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: There is an urgent need for effective geriatric interventions to meet the health service demands of the growing older population. In this paper, we systematically review and update existing literature on interventions within emergency departments (ED) targeted towards reducing ED re-visits, hospitalizations, nursing home admissions and deaths in older patients after initial ED discharge. METHODS: Databases Medline, CINAHL, Embase and Web of Science were searched to identify all articles published up to June 2012 that focused on older adults in the ED, included a comparison group, and reported quantitative results in four primary outcomes: ED re-visits, hospitalizations, nursing home admissions and death after initial ED discharge. RESULTS: Of the 2826 titles screened, just nine studies met our inclusion criteria. The studies varied in their design and outcome measurements such that results could not be combined. Two trends surfaced: (i) more intensive interventions more frequently resulted in reduced adverse outcomes than did simple referral intervention types; and (ii) among the lowest intensity, referral-based interventions, studies that used a validated prediction tool to identify high-risk patients more frequently reported improved outcomes than those that did not use such a tool. CONCLUSION: Of the few studies that met the inclusion criteria, there was a lack of consistency and clarity in study designs and evaluative outcomes. Despite this, more intensive interventions that followed patients beyond a referral and the use of a clinical risk prediction tool appeared to be associated with improved outcomes. The dearth of rigorous evaluations with standardized methodologies precludes further recommendations.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».