Framed messages effects on readmissions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: As the eighth leading cause of death in the US, pneumonia (PN) is relevant to the health of the elderly and young. Accountability for readmission is part of the Affordable Care Act’s Hospital Readmissions Reduction Program (RRP), which levies penalties for readmissions. We examined communication using framing effects which can motivate patients’ decisions collaboratively with providers for post discharge care and readmissions prevention. Communication strategies (CS) can facilitate decision-making (DM) about health care choices. The project’s aims were to (1) compare CS of framing effects (positive or negative messages) on the readmission outcome 30 days post discharge; (2) assess PN readmissions decrease 30 days post discharge when CS include the patient/family in decisions about transitions; (3) determine the impact of between patients and HCPs agreement for post hospital care, and (4) examine confounding effects between framing effects and readmission rates of age, PN severity index (PSI), and the number of diagnoses.Methods: A double-blind randomized control trial (RCT) used parallel assignment of 153 PN patients to one of three arms to test the communication framing effects using power analysis, odds ratio, Fischer’s exact and ANOVA. Arm A was the Intervention positive framing group (n = 44), arm B was the Intervention Negative framing group (n = 65), and arm C was the control group (n = 44).Conclusions: Findings suggest that framed messages aid in the reduction of PN readmission rates in hospitals. DM strategies incorporates education and understanding of risk by the patient, so the healthcare teams can encourage and improve readmission outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».