Improving Continuity of Care Reduces Emergency Department Visits by Long-Term Care Residents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Care by Design™ (CBD) (Canada), a model of coordinated team-based primary care, was implemented in long-term care facilities (LTCFs) in Halifax, Nova Scotia, Canada, to improve access to and continuity of primary care and to reduce high rates of transfers to emergency departments (EDs). METHODS: This was an observational time series before and after the implementation of CBD (Canada). Participants are LTCF residents with 911 Emergency Health Services calls from 10 LTCFs, representing 1424 beds. Data were abstracted from LTCF charts and Emergency Health Services databases. The primary outcome was ambulance transports from LTCFs to EDs. Secondary outcomes included access (primary care physician notes in charts) and continuity (physician numbers and contacts). RESULTS: After implementation of CBD (Canada), transports from LTCFs to EDs were reduced by 36%, from 68 to 44 per month (P = .01). Relational and informational continuity of care improved with resident charts with ≥10 physician notes, increasing 38% before CBD to 55% after CBD (P = .003), and the median number of chart notes increased from 7 to 10 (P = .0026). Physicians contacted before 911 calls and onsite assessment increased from 38% to 54% (P = .01) and 3.7% to 9.2% (P = .03), respectively, before CBD to after CBD. CONCLUSION: A 34% reduction in overall transports from LTCFs to EDs is likely attributable to improved onsite primary care, with consistent physician and team engagement and improvements in continuity of care.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».