Improving home safety in people with dementia following hospital discharge
Notice bibliographique
Résumé
H professionals practicing in geriatric units routinely assess their patients with dementia prior to hospital discharge for their ability to perform safely their daily living activities. The aim of this assessment is to know what type of home care services are needed when they will return in their living environment. Because of a home visit cannot usually be done prior to discharge, this assessment is performed in hospital. This situation raised two questions: One is to what extent the risks assessed and the home care services recommended in hospital setting prior to discharge truly reflect and predict home safety; and second is how can we improve home safety in people with dementia following hospital discharge. Based on a systematic review and an international panel of experts, our data suggest that some risks (such as fire) may be overestimated while others (such inappropriate medication intake) may be underestimated before hospital discharge. These results may be explained by the characteristics of the assessment setting (unfamiliarity of the context), differences in clinicians, patients and caregivers’ perceptions and values toward ethical challenges (safety vs. autonomy) and difficult to predict how safety issues will change in the months following hospital discharge (progression of the disease, reduction of delirium). Developing a clinical decision tool to support assessment and management of risks by health professionals as well as optimizing transitions of care (through case manager and technological aid) may help to improve home safety in people with dementia following hospital discharge.
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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».