Acute Care for Elders Components of Acute Geriatric Unit Care: Systematic Descriptive Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the Acute Care for Elders (ACE) model components implemented as part of acute geriatric unit care and explore the association between each ACE component and outcomes of iatrogenic complications, functional decline, length of hospital stay, nursing home discharges, costs, and discharges home. DESIGN: Systematic descriptive review of 32 articles, including 14 trials reporting on the implementation of ACE components or the effectiveness of their implementation in improving outcomes. Mean effect sizes (ESs) were calculated using trial outcome data. Information describing implementation of the ACE components in the trials was analyzed using content analysis. SETTING: Acute care geriatric units. PARTICIPANTS: Acutely ill or injured adults (N = 6,839) with an average age of 81. INTERVENTIONS: Acute geriatric unit care was characterized by the implementation of one or more ACE components: medical review, early rehabilitation, early discharge planning, prepared environment, patient-centered care. MEASUREMENTS: Falls, pressure ulcers, delirium, functional decline, length of hospital stay, discharge destination (home or nursing home), and costs. RESULTS: Medical review, early rehabilitation, and patient-centered care, characterized by the implementation of standardized and individualized function-focused interventions, had larger standardized mean ESs (all ES = 0.20) averaged across all outcomes, than did early discharge planning (ES = 0.17) or prepared environment (ES = 0.11). CONCLUSION: Specific ACE component interventions of medical review, early rehabilitation, and patient-centered care appear to be optimal for overall positive outcomes. These findings can help service providers design and evaluate the most-effective ACE model within the contexts of their respective institutions to improve outcomes for acutely ill or injured older adults.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».