Perspectives from Geriatric In-patients with Heart Failure, and their Caregivers, on Gaps in Care Quality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence indicates that care experiences for complex HF patients could be improved by simple organizational and process changes, rather than complex clinical mechanisms. This survey identifies care gaps and recommends simple changes. METHODS: The study utilized both quantitative and qualitative methods at The Ottawa Hospital, Geriatric Medical Unit during a three-month period. RESULTS: Nineteen patients (average age 85, 12 female) surveyed. Twelve participants lived alone. Fourteen lived in own home. Four patients had formal home-care services. Fifteen relied on family. Gaps were identified in in-patient practice, discharge plan, and discharge summary implementation feedback. Only five participants had seen cardiologist or specialist. Half of patients did not know if they were on a special HF diet. Participants did not recall receiving information on life expectancy but were comfortable discussing EoL care and dying. HF-specific management recommendations were mentioned in only 37% of discharge summaries to PCPs. CONCLUSION: The results provide the starting point for a quality assurance and process re-engineering program in GMU. Organization change is needed to develop and integrate a cardiogeriatric clinical framework to allow the cardiologist, geriatrician, and PCP to actively work as a team with the patient/caregiver to develop the optimal care plan pre- and post-discharge.
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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 | 0,001 | 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 ».