Dissemination of discharge summaries. Not reaching follow-up physicians.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To discover how often hospital discharge summaries were available to physicians seeing patients for follow-up visits after hospitalization. DESIGN: Cohort study. SETTING: Teaching hospital in Ottawa, Ont. PARTICIPANTS: We studied 792 patients discharged from an internal medicine service after treatment for acute illness. We determined when and by which physician each patient was seen during the first 6 months after discharge. We also determined the date each patient's discharge summary was printed and the physicians to whom it was sent. We confirmed that summaries were received by means of a survey or by telephoning physicians' offices. Patients were observed for 6 months or until they were readmitted to hospital. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion of follow-up visits to physicians for which discharge summaries were available. RESULTS: During the observation period, patients made 6619 visits (median six per patient, interquartile range [IQR] 2 to 9) to 914 different physicians (median three per patient, IQR 2 to 4). Discharge summaries were available for only 996 (15%) visits. Summaries were available for only 65 initial visits (8.2%); no summaries were available for any visit for 542 (68.4%) patients. Summaries were most commonly unavailable because they were not generated in time for follow-up visits (20.0%) or were not sent to follow-up physicians (50.8%). CONCLUSION: At our institution, discharge summaries often did not get to physicians seeing patients after discharge from hospital.
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.
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 découle