Care transitions for older patients with musculoskeletal disorders: continuity from the providers’ perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Care transitions are a common and frequently adverse aspect of health care, resulting in a high-risk period for both care quality and patient safety. Patients who have complex care needs and undergo treatment in multiple care settings, such as older patients with musculoskeletal disorders, may be at higher risk for poor care transitions. METHODS: Key informant interviews were used to gather in-depth information on transitional care issues, particularly those which impact informational continuity, from the perspective of a range of health professionals (η=17) in care settings relevant to the care continuum of older patients with hip fractures. RESULTS: Three transitional care themes were identified; medical complexity impacts care trajectories, larger circles of care can be both beneficial and challenging, and a variety of channels and modes are required for meaningful information exchange. Many issues cut across each care setting, and address challenges to informational continuity among and between health care providers, patients, and caregivers. CONCLUSIONS: Medical complexity enlarges the circle of care which challenges care continuity. There may be fundamental elements which, regardless of care setting, strengthen transitional care quality. Standardized transitional care processes might help to offset informational discontinuity across care settings as a result of this population's larger circles of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».