The implementation of a comprehensive discharge bundle to improve the discharge process: a quasi-experimental study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitalised patients are especially vulnerable in times of transitions in care. Structured discharge planning might improve patient outcomes. We implemented and assessed the effect of a multidisciplinary discharge bundle to reduce 30-day readmission. METHODS: A pre-post-test design study with a follow-up of one month at four internal medicine wards in a Dutch university teaching hospital. Eligible patients were 18 years and older, acutely admitted and hospitalised for at least 48 hours. The discharge bundle consisted of (1) planning the date of discharge within 48 hours after admission, (2) a discharge checklist, (3) a personalised patient discharge letter, and (4) multidisciplinary patient education. The primary outcome measure was unplanned 30-day readmission. RESULTS: Participants in the post-test group (n = 204) did not have a lower rate of unplanned hospital readmission than those receiving usual care (n = 224) (12.9 vs. 13.2%, p = 0.93). The medical discharge summaries were sent to the general practitioner faster in the post-test period (median of 14 days pre-test vs. 5 days post-test, p < 0.001) and this group also had a trend towards a longer time to first readmission (14 vs. 10 days, p = 0.06). Patient satisfaction was high in both groups (7.5 and 7.4 points, (p = 0.49)). CONCLUSIONS: The comprehensive discharge bundle was not effective in reducing the rate of readmission and increasing patient satisfaction, but medical discharge summaries were sent faster to the general practitioner and a trend to a longer time to readmission was present.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».