Development of a discharge readiness report within the electronic health record—A discharge planning tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With increasingly complex pediatric inpatients, efficient and effective hospital discharge requires optimal interdisciplinary care coordination and communication. We describe the development of a discharge readiness report (DRR) for the electronic health record (EHR), an integrated summary of discharge-related information organized into a highly visible and easily accessible report. METHODS: We used interviews and process mapping to understand the roles of all disciplines involved in discharge planning and identified key drivers affecting our aim of designing a discharge tool in the EHR. Based on identified key drivers, we designed the DRR and made changes to the report using rapid improvement cycles. The final report includes information necessary for discharge planning organized into 4 domains: potential barriers to discharge, transitional care, home care, and discharge criteria. RESULTS: The DRR was activated in June 2012. As planned, the final product incorporated previously existing discharge-related information from within the EHR, organized into 1 report. Shortly after its introduction, the DRR was included in daily care coordination rounds (CCRs) for medical and medical subspecialty patients. End users found the report to be completely populated and accurate. We measured time to completion of CCRs and found no difference between duration of CCRs pre- and postuse of the DRR. CONCLUSIONS: Given widespread adoption, EHRs should be optimized to improve healthcare delivery. A discharge planning tool in the EHR may improve the efficiency and effectiveness of care transitions by allowing for proactive discharge planning and improved interdisciplinary communication.
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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 | 0,048 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».