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Enregistrement W2069515068 · doi:10.12927/cjnl.2011.22335

Bringing Back the House Call: How an Emergency Mobile Nursing Service Is Reducing Avoidable Emergency Department Visits for Residents in Long-Term Care Homes

2011· article· en· W2069515068 sur OpenAlexaffvenue
Annabelle Bandurchin, Mary McNally, Mary Ferguson-Paré

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercrowdingEmergency departmentMedicineNursingLong-term careScope of practiceHealth careEmergency nursingAnxietyMedical emergencyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avoidable emergency department (ED) visits are a source of clinical risk, stress and anxiety for older, more vulnerable patients. The complexity of health conditions and the unique challenges associated with the care of older patients can also contribute to overcrowding and longer wait times in EDs--issues of significant concern for both healthcare providers and patients. Generally, older patients are more likely than younger patients to visit EDs and be admitted to hospital. In addition, older adults living in long-term care (LTC) homes are more likely to be transferred to EDs for preventable issues than those living in other settings. This paper describes how mobilizing a team of registered nurses working at full scope of practice might reduce the number of avoidable transfers of older patients to the ED. Utilizing nurses in this capacity demonstrates how the nursing profession can drive systemwide change to improve care between healthcare sectors for older adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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