Patient Needs, Required Level of Care, and Reasons Delaying Hospital Discharge for Nonacute Patients Occupying Acute Hospital Beds
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the proportion of nonacute patients occupying acute care beds and to describe their needs, the appropriate level of alternative care, and reasons preventing discharge. Data from 952 patients hospitalized in an acute care unit for 30 days were obtained from their medical charts and by consulting with the medical team at two tertiary teaching hospitals. Among them, 333 (35%) were determined nonacute on day 30 of hospitalization. According to the Appropriateness Evaluation Protocol (AEP), 55% had no medical, nursing, or patient needs. Among nonacute patients with AEP needs, 88% were related to nursing/life-support services and 12% related to patient condition factors. Regarding alternative level of care, 186 (56%) were waiting for out-of-hospital resources, of which 36% were waiting for palliative care, 33% for long-term care, 18% for rehabilitation, and 12% for home care. For the remaining 147 (44%) nonacute patients, the alternative resources remained undetermined although acute care was no longer required. Main reasons preventing discharge included unavailability of alternative resources, ongoing assessment to determine appropriate resources, ongoing process with community care, and family/patient education/counseling. Available subacute facilities and community-based care would liberate acute care beds and facilitate their appropriate use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».