Abstract T P259: What Should Really be Happening to Our Stroke Patients Post-Acute Care?: A System Best Practice Model for Inpatient Rehab
Notice bibliographique
Résumé
Background: A regional Stroke Report Card identified poor performance on system efficiency, effectiveness, and integration of stroke best practice. This engaged regional funders and 17 organizations (11 acute, 6 rehab) to collaborate in stroke system planning. The focus included stroke unit care and access to timely and appropriate rehabilitation, including increased access for severe stroke. Changes in acute care, including pre-hospital, have facilitated access to stroke unit care in the city. A model of patient flow from acute care was needed to understand other system capacity needs. Purpose: To use best practice and benchmarks to delineate post-acute patient flow and facilitate alignment of resources for inpatient rehabilitation. Methods: Administrative data from national reporting and local rehab referral system databases were used to review current system usage from acute care. A model of proportional distribution of cases from acute, specifically to inpatient rehab, was established using provincial benchmarks, evidence informed targets, and organization market share of total inpatient rehab system capacity. Iterative discussions were required to confirm the organizations’ commitment to stroke best practice. New volume and case mix changes were applied to determine capacity and resource planning needs across organizations. Results: The best practice model, approved by all stakeholders, proposes 40% of stroke patients discharged alive from acute care should access inpatient, 13% outpatient rehabilitation and 6% to Complex Continuing Care and Long Term Care. Current practice is 26%, <5% and 13% respectively. A projected volume increase of 278 patients is distributed across 5/6 rehab providers. This results in a total proportional system shift from 20% (n=160) to 41.5% (n =446) of severe patients receiving access to high intensity rehab. A reduction in the overall proportion of moderate and mild stroke patients from 65% (519) to 49.5% (n=534) and 15% (n=119) to 9% (n=96) respectively. Conclusion: Significant investment/redistribution of resources within the system is required to support patient flow and provide care in the right place at the right time. System funder support is critical to create a quality of care (best practice) system.
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 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 | 0,029 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».