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Enregistrement W2104609960 · doi:10.5430/jha.v4n2p30

Are we teaching our hospitalized patients self-management skills? Opportunities lost

2015· article· en· W2104609960 sur OpenAlexvenueno aff
Serena Miotto, Lynn McNicoll, Kristen Butterfield, Christina M. Rincón, Mriganka Singh, Stefan Gravenstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyPsychological interventionMedicineSkills managementIntervention (counseling)DemographicsNursingFamily medicineMedical educationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the U.S., 20% of medical hospital discharges are readmitted within 30 days. Non-medical intervention strategies, such as teaching four specific self-management skills, have demonstrated reduction in readmission risk by a third or more. Objective: To investigate whether hospitalized patients are taught or learn four basic self-management skills (“four skills”) during routine clinical encounters.Methods: Design: Observational study from May to October 2012 in an academic teaching hospital. Participants: Consenting medical patients (aged 18 or over), their visitors or caregivers and their providers. Unit managers identified patients who would be discharged home and capable of learning the four skills. Interventions: A trained observer consented patients and monitored every provider encounter for mentioning and/or teaching of the four specific self-management skills’ content for intervals of up to 6 hours during daytime shifts. After each encounter, the observer queried the patient and their caregiver to see what information relating to the four skills they retained and understood. Additionally, observers recorded patient demographics, native language, provider type, and major medical conditions present at the time of the encounter. Five control activities expected to occur routinely for each encounter were monitored for comparison. Main measures: Frequency of one of four self-management skill education events during patient-provider encounters.Results: We observed 56 patients over 326 encounters involving 117 physicians or medical students, 134 nurses or nursing students, and 163 hospital staff. Among 189 encounters with clinical staff (physicians or nurses), the four basic self-management skills were mentioned in 54 encounters (28.6%) but taught only in 12 encounters (6.3%). The comparison with control behaviors show a much higher proportion (hand washing 35%-41.3%, identified role 29.5%, asking for more question 19.1%). Physicians are more likely than nurses to discuss clinical conditions, medications, or any of the four skills’ topics. Specific self-management teaching of patients led to better understanding of the these skills compared to just mentioning them (p = .03).Conclusions: Hospital providers rarely teach four basic self-management skills as part of regular care. Patients can learn this content while hospitalized which could potentially reduce 30-day readmission risk.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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