Transitional care clinics: An innovative approach to reducing readmissions, optimizing outcomes and improving the patient’s experience of discharge care-conducting a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,047 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».