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Enregistrement W2151341027 · doi:10.1001/jama.2014.11492

Effect of a Postdischarge Virtual Ward on Readmission or Death for High-Risk Patients

2014· article· en· W2151341027 sur OpenAlexafffundabout
Irfan A. Dhalla, Tara O’Brien, Dante Morra, Kevin E. Thorpe, Brian M. Wong, Rajin Mehta, David Frost, Howard Abrams, Françoise Ko, Patrick Van Rooyen, Chaim M. Bell, Andrea Gruneir, Geraint Lewis, Stacey Daub, Geoff Anderson, Gillian Hawker, Paula A. Rochon, Andreas Laupacis

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesHome and Community Care Support ServicesTrillium Health CentreWomen's College HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionMedical prescriptionIntervention (counseling)Emergency medicineRandomized controlled trialHospital readmissionMEDLINEFamily medicineMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Hospital readmissions are common and costly, and no single intervention or bundle of interventions has reliably reduced readmissions. Virtual wards, which use elements of hospital care in the community, have the potential to reduce readmissions, but have not yet been rigorously evaluated. OBJECTIVE: To determine whether a virtual ward-a model of care that uses some of the systems of a hospital ward to provide interprofessional care for community-dwelling patients-can reduce the risk of readmission in patients at high risk of readmission or death when being discharged from hospital. DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: High-risk adult hospital discharge patients in Toronto were randomly assigned to either the virtual ward or usual care. A total of 1923 patients were randomized during the course of the study: 960 to the usual care group and 963 to the virtual ward group. The first patient was enrolled on June 29, 2010, and follow-up was completed on June 2, 2014. INTERVENTIONS: Patients assigned to the virtual ward received care coordination plus direct care provision (via a combination of telephone, home visits, or clinic visits) from an interprofessional team for several weeks after hospital discharge. The interprofessional team met daily at a central site to design and implement individualized management plans. Patients assigned to usual care typically received a typed, structured discharge summary, prescription for new medications if indicated, counseling from the resident physician, arrangements for home care as needed, and recommendations, appointments, or both for follow-up care with physicians as indicated. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The primary outcome was a composite of hospital readmission or death within 30 days of discharge. Secondary outcomes included nursing home admission and emergency department visits, each of the components of the primary outcome at 30 days, as well as each of the outcomes (including the composite primary outcome) at 90 days, 6 months, and 1 year. RESULTS: There were no statistically significant between-group differences in the primary or secondary outcomes at 30 or 90 days, 6 months, or 1 year. The primary outcome occurred in 203 of 959 (21.2%) of the virtual ward patients and 235 of 956 (24.6%) of the usual care patients (absolute difference, 3.4%; 95% CI, -0.3% to 7.2%; P = .09). There were no statistically significant interactions to indicate that the virtual ward model of care was more or less effective in any of the prespecified subgroups. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: In a diverse group of high-risk patients being discharged from the hospital, we found no statistically significant effect of a virtual ward model of care on readmissions or death at either 30 days or 90 days, 6 months, or 1 year after hospital discharge. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT01108172.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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