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Enregistrement W2090689821 · doi:10.3109/09638288.2011.631681

Length of stay benchmarks for inpatient rehabilitation after stroke

2011· article· en· W2090689821 sur OpenAlexaffabout
Matthew J. Meyer, Eileen Britt, Heather A. McHale, Robert Teasell

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareParkwood InstituteLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMedicineBenchmarkingStroke (engine)Physical therapyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: In Canada, no standardized benchmarks for length of stay (LOS) have been established for post-stroke inpatient rehabilitation. This paper describes the development of a severity specific median length of stay benchmarking strategy, assessment of its impact after one year of implementation in a Canadian rehabilitation hospital, and establishment of updated benchmarks that may be useful for comparison with other facilities across Canada. Method: Patient data were retrospectively assessed for all patients admitted to a single post-acute stroke rehabilitation unit in Ontario, Canada between April 2005 and March 2008. Rehabilitation Patient Groups (RPGs) were used to establish stratified median length of stay benchmarks for each group that were incorporated into team rounds beginning in October 2009. Benchmark impact was assessed using mean LOS, FIM® gain, and discharge destination for each RPG group, collected prospectively for one year, compared against similar information from the previous calendar year. Benchmarks were then adjusted accordingly for future use. Results: Between October 2009 and September 2010, a significant reduction in average LOS was noted compared to the previous year (35.3 vs. 41.2 days; p < 0.05). Reductions in LOS were noted in each RPG group including statistically significant reductions in 4 of the 7 groups. As intended, reductions in LOS were achieved with no significant reduction in mean FIM® gain or proportion of patients discharged home compared to the previous year. Adjusted benchmarks for LOS ranged from 13 to 48 days depending on the RPG group. Conclusions: After a single year of implementation, severity specific benchmarks helped the rehabilitation team reduce LOS while maintaining the same levels of functional gain and achieving the same rate of discharge to the community.Implications for RehabilitationEfficient post-stroke rehabilitation can help to improve patient outcomes and reduce the financial burden placed on the healthcare system.Yet, unnecessarily long lengths of stay in rehabilitation are not in the best interest of the patient and act to increase the cost of care.This study illustrates how a length of stay benchmarking system can help to promote efficiency in post-stroke rehabilitation and reduce the cost of care without negatively impacting patient recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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