A discharge summary adapted to the frail elderly to ensure transfer of relevant information from the hospital to community settings: a model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elderly patients admitted to Geriatric Assessment Units (GAU) typically have complex health problems that require multi-professional care. Considering the scope of human and technological resources solicited during hospitalization, as well as the many risks and discomforts incurred by the patient, it is important to ensure the communication of pertinent information for quality follow-up care in the community setting. Conventional discharge summaries do not adequately incorporate the elements specific to an aging clientele. OBJECTIVE: To develop a discharge summary adapted to the frail elderly patient (D-SAFE) in order to communicate relevant information from hospital to community services. METHODS: The items to be included in the D-SAFE have been determined by means of a modified Delphi method through consultation with clinical experts from GAUs (11 physicians and 5 pharmacists) and the community (10 physicians and 5 pharmacists). The consensus analysis and the level of agreement among the experts were reached using a modified version of the RAND®/University of California at Los Angeles appropriateness method. RESULTS: A consensus was reached after two rounds of consultation for all the items evaluated, where none was judged "inappropriate". Among the items proposed, four were judged to be "uncertain" and were eliminated from the final D-SAFE, which was divided into two sections: the medical discharge summary (22 main items) and the discharge prescription (14 main items). CONCLUSIONS: The D-SAFE was developed as a more comprehensive tool specifically designed for GAU inpatients. Additional research to validate its acceptability and practical impact on the continuity of care is needed before it can be recommended for use on a broader scale.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».