Challenges in Patient Discharge Planning in the Health System of Iran: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the main factors relating to quality of hospitals is effective discharge planning. Discharge planning promotes the quality of inpatient care and reduces unplanned hospital readmission. The current study investigated the challenges of discharge planning observed in the health system of Iran. METHODS: This qualitative research was conducted using a thematic and framework analyses to identify the challenges under each themes defined by the World Health Organization (WHO), to understand barriers in developing an effective discharge planning system in Iran health system. The data was collected from detailed semi-structured interviews and sessions of focus group discussions. This study involved 51 participants including health policy makers, hospital and health managers, faculty members, nurses, practitioners, community medicine specialists and other professionals of the Ministry of Health and Medical Education (MOHME). To reduce the bias and to increase the credibility of the study, evaluation criteria from Lincoln and Guba were used. All interviews and FGDs were recorded and transcribed, then analyzed by the software MAXQDA-11 and also manually. RESULTS: According to the WHO health systems framework, challenges of effective hospital discharge planning were divided into six areas, leadership/governance, service delivery, information, financing, health workforce, and medical production(themes), in which there were 5,3,2,2,3,1 subthemes respectively. CONCLUSION: It is evident from the findings of this study that changes in the perspective of policy makers, health staff and managers, strengthening of systematic approach, and establishment of required infrastructures are essential for successful implementation of effective discharge planning in health systems in Iran.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».