32 * IMPROVING THE ELECTRONIC DISCHARGE LETTER (EDL) ON AN OLDER PERSONS' UNIT
Notice bibliographique
Résumé
Evidence base: NHS Connecting for health has developed a discharge summary toolkit (2008) to assist care providers in meeting national EDL standards. A comprehensive EDL correlates with reduced re-admissions, safe transitions and quality of care after discharge. A recent study into the quality of written communication about older adults was found to be insufficient and represented a potential health hazard for older patients with no information on social and physical abilities; including ADL knowledge and home care services (Garesen & Johnsen 2007 BMC Health Research). Change strategies: Our pilot study in Jan 2012 (n = 20) identified that the accuracy and quality of information conveyed in EDL's by our medical colleagues regarding physical condition was either missing (60%) or inaccurate (30%). Our aim was to improve the quality of information about the physical and social condition in the EDL. Five standards were set for inclusion of specific information by the physiotherapists; 1. Accommodation Information 2. Mobility Status 3. Elderly Mobility Scale and Gait Speed 4.Onward therapy referrals 5.Use of abbreviations. An audit cycle was undertaken in June (Cycle 1) and following root-cause-analysis and change implementation a re-audit in Dec (Cycle 2). A proposal was submitted through the Trust's Clinical Governance Forum. Change effects: Total compliance and individual standard compliance of EDL improved between cycle 1 and 2 for the above 5 standards; see Table 1 below. Proportional Compliance Comparisons Conclusions: Our audit provides evidence of a change in practice between cycle 1 and 2 contributing to improvements in the quality of the EDL supporting NHS Connecting for health toolkit and National Standards. Subjective feedback from Physiotherapists, Geriatricians and acute teams suggest that access to accurate and complete patient information in the EDL improved quality and efficiency.
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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 | 0,074 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».