A System‐Wide Analysis Using a Senior‐Friendly Hospital Framework Identifies Current Practices and Opportunities for Improvement in the Care of Hospitalized Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Older adults are vulnerable to hospital-associated complications such as falls, pressure ulcers, functional decline, and delirium, which can contribute to prolonged hospital stay, readmission, and nursing home placement. These vulnerabilities are exacerbated when the hospital's practices, services, and physical environment are not sufficiently mindful of the complex, multidimensional needs of frail individuals. Several frameworks have emerged to help hospitals examine how organization-wide processes can be customized to avoid these complications. This article describes the application of one such framework-the Senior-Friendly Hospital (SFH) framework adopted in Ontario, Canada-which comprises five interrelated domains: organizational support, processes of care, emotional and behavioral environment, ethics in clinical care and research, and physical environment. This framework provided the blueprint for a self-assessment of all 155 adult hospitals across the province of Ontario. The system-wide analysis identified practice gaps and promising practices within each domain of the SFH framework. Taken together, these results informed 12 recommendations to support hospitals at all stages of development in becoming friendly to older adults. Priorities for system-wide action were identified, encouraging hospitals to implement or further develop their processes to better address hospital-acquired delirium and functional decline. These recommendations led to collaborative action across the province, including the development of an online toolkit and the identification of accountability indicators to support hospitals in quality improvement focusing on senior-friendly care.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 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 ».