A Multifaceted Approach to Spreading Palliative Care Consultation Services in California Public Hospital Systems
Notice bibliographique
Résumé
Historically, California's 17 public hospital systems-those that are county owned and operated, and those University of California medical centers with the mandate to serve low income, vulnerable populations-have struggled to implement Palliative Care Consultation Services (PCCS)-this, despite demonstrated need for these services among the uninsured and Medicaid populations served by these facilities. Since 2008, through a collaborative effort of a foundation, a palliative care training center, and a nonprofit quality improvement organization, the Spreading Palliative Care in Public Hospitals initiative (SPCPH) has resulted in a 3-fold increase in the number of California public hospitals providing PCCS, from 4 to 12. The SPCPH leveraged grant funding, the trusted relationships between California public hospitals and their quality improvement organization, technical assistance and training, peer support and learning, and a tailored business case demonstrating the financial/resource utilization benefits of dedicated PCCS. This article describes the SPCPH's distinctive design, features of the public hospital PCCS, patient and team characteristics, and PCCS provider perceptions of environmental factors, and SPCPH features that promoted or impeded their success. Lessons learned may have implications for other hospital systems undertaking implementation of palliative care services.
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 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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».