MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2269040989 · doi:10.5430/jnep.v6n6p34

Transitional care clinics: An innovative approach to reducing readmissions, optimizing outcomes and improving the patient’s experience of discharge care-conducting a feasibility study

2016· article· en· W2269040989 sur OpenAlexvenueno aff
Melanie Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransitional careHealth careNursingWorkflowAmbulatory careEmergency departmentAcute careMedical emergencyQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehospitalization, which is defined as a return to the hospital for the same or related care within 30 days, is often avoidable and adds significant costs to health care spending. A growing body of evidence indicates that when patients move from one health care setting to another, a period known as the care transition, timely access to follow–up care is one of the keys to avoiding unplanned readmissions. Of late, transitional care clinics (TCCs), sometimes referred to as post-discharge clinics, have emerged as an innovative approach to readmission reduction. TCCs bridge the care gap between hospital discharge and post-acute care follow-up by providing access to care for patients with fragmented care or at high risk for readmission. These clinics are typically hospital-based and nurse practitioner-led which makes sense in terms of both cost-containment and quality of care. They provide an alternative to the use of emergency services, improve workflow for referring physicians, and support care navigation back to community providers. TCCs support the discharge plan of care and long-term outcomes by providing an intense focus on patient education, disease and medication self-management, and coordination of care. By providing access to care and improving communication across the continuum of care, TCCs can improve the quality of the care transition and reduce avoidable readmissions. A feasibility analysis can help to provide answers and guide project planning. This article describes how to conduct such a feasibility analysis of establishing a TCC as well as the organizational, financial and market factors impacting the feasibility of establishing such a clinic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Education and PracticeMême sujetEmergency and Acute Care StudiesTravaux en français237 207