Patient experiences of in‐hospital preparations for follow‐up care at home
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To examine patient experiences of hospital-based discharge preparation for referral for follow-up home care services. To identify aspects of discharge preparation that will assist patients with their transition from hospital-based care to home-based follow-up care. BACKGROUND: To improve patients' transitions from hospital-based care to community-based home care, hospitals incorporate home care referral processes into discharge planning. This includes patient preparation for follow-up home care services. While there is evidence to support that such preparation needs to be more patient-centred to be effective, there is little knowledge of patient experiences of preparation that would guide improvements. DESIGN: Qualitative descriptive study. METHODS: The study was carried out at a supra-regional hospital in Eastern Canada. Findings are based on thematic content analysis of 13 semi-structured interviews of patients requiring home care after hospitalisation on a medical or surgical unit. Most interviews were held within one week of discharge. RESULTS: Patient experiences were associated with patient attitudes and levels of engagement in preparation. Attitudes and levels of engagement were seen as related to one another. Those who 'didn't really think about it', had low engagement, while those with the attitude 'guide me', looked for partnership. Those who had an attitude of 'this is what I want', had a very high level of engagement. CONCLUSIONS: Previous experience with home care services influenced patients' level of trust in the health care system, and ultimately shaped their attitudes towards and levels of engagement in preparation. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Patient preparation for follow-up home care can be improved by assessing their knowledge of and previous experiences with home care. Patients recognised as using a proactive approach may be highly vulnerable.
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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 | 0,000 |
| 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 ».