Impact of Using Physiotherapy Self-Referral in the Medical–Surgical Neurological Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe physiotherapy (PT) referral practice in a medical-surgical neurological intensive care unit (MSNICU) of a large quaternary teaching hospital before and after the implementation of PT self-referral. METHODS: Charts were reviewed for MSNICU patients who received PT pre-implementation (Pre; n=90) and post-implementation (Post; n=100) to collect data on timeliness, number of referrals, and MSNICU length of stay (LOS); t-tests were conducted to determine group differences. RESULTS: The mean age of MSNICU patients referred to PT was 60.6 (SD=18.6) years; 59.5% were male. PT treatment consisted of cardiorespiratory (39% Pre, 51.1% Post), mobility (22% Pre, 28.8% Post), and combined (39% Pre, 20% Post) interventions. Overall, the number of days between MSNICU admission and PT initiation and MSNICU LOS did not differ significantly from Pre to Post. However, for patients (n=50) receiving early (within 7 days of MSNICU admission) PT self-referral Post versus patients receiving physician referral only Pre (n=83), there was a significant decrease (p=0.01) in time to PT initiation of 1.4 days (3.2 Pre, 1.8 Post). CONCLUSIONS: PT self-referral increased both the number of patients receiving more timely access to PT and the provision of treatment of a deferred group of patients previously not referred. Future studies need to evaluate the impact of referral methods across a variety of clinical populations.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».