Nurses’ information exchange during older patient transfer: prevalence and associations with patient and transfer characteristics
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To ensure continuity of care, it is important to effectively communicate the health status of older patients who are transferred between health care organizations. The objectives of this study were to: (1) evaluate the prevalence of nursing transfer documents, and (2) identify patient and transfer characteristics associated with the presence of nursing transfer documents for older patients transferred from home care to hospital and back to home care again after hospitalization. METHODS: Nursing documents were reviewed from a total of 102 records of older inpatients admitted from home care to medical wards at a local hospital in central Norway and later discharged home. Frequencies were used to describe patient and transfer characteristics, and the prevalence of transfer documents. Pearson's χ(2) test and logistic regression were used to identify possible associations between patient and transfer characteristics and the presence of nursing transfer documents. RESULTS: While nursing admission notes were present in 1% of the patient transfers from home care to the hospital, 69% of patient discharges from the hospital to home care were accompanied by nursing discharge notes. Patient and transfer characteristics associated with the presence of a nursing discharge note were age, gender, medical department facility, and length of hospital stay. CONCLUSIONS: The low prevalence of nursing transfer documents constitutes a challenge to the continuity of care for hospitalized home care patients. Patient and transfer characteristics may impact the nurses' propensity to exchange patient information. These findings emphasize the need for nurses and managers to improve the exchange of written information. While nurses must strive to transfer accurate patient information at the right place and at the right time, the managers must facilitate this by providing appropriate guidelines and standards, as well as adequate personnel and resources.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».