Coordination of care in hospitals: A rapid review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
PProject SWIFT (System Wide Integration for Transformation) is a programme of work supported by developments in technology, that aims to improve the health of people in Counties Manukau through initiatives focused on community-based care and improving hospital systems. A “rapid review” of literature focussing on coordination of care in hospitals was carried out to support this project. Rapid review is a literature review methodology that is “streamlined” by limiting: the number of databases searched, the types of study design included, the languages that articles are written in, the dates when articles were written, and the level of inclusion of “grey” literature. In total, 30 articles were considered in detail for inclusion in this rapid review, with many other articles considered briefly from title or abstract alone. Of the 30 articles, 12 (40%) were ultimately deemed relevant, and included. In total, 112 unique articles contributed to the literature review, if all of the articles considered by three systematic reviews that contributed to this rapid review are included. The review found reasonable evidence that implementation of patient care delivery models focussing on coordination of care and efficiency can contribute to reductions in length of stay for hospital patients. In addition, reasonable evidence was found indicating that that the use of preoperative briefings and surgical safety checklists by operating teams can improve patient safety outcomes. However, it was not possible to draw firm conclusions from many of the other articles that were reviewed: these tended not to describe measurable improvements to patient outcomes or efficiency, and instead focussed on results that were process rather than outcome oriented, subjective, reported improvements that were not compared against any other measure, or were non-significant.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».