Identifying Effective Nurse‐Led Care Transition Interventions for Older Adults With Complex Needs Using a Structured Expert Panel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing plays a central role in facilitating care transitions for complex older adults, yet there is no consensus of the components of nurse-led care transitions interventions to facilitate high quality care transitions among complex older adults. A structured expert panel was established with the purpose of identifying effective nurse-led care transition interventions. METHODS: A modified Delphi consensus technique based on the RAND method was employed. Panelists (n = 23) were asked to individually rate a series of statements derived from a realist synthesis of the literature for relevance, feasibility and likely impact. Statements receiving an aggregate score of ≥75% (7/9) were reviewed and revised at a face-to-face consensus meeting. A second round of rating following the same process as round one was used, followed by a final ranking of the statements. RESULTS: The five highest ranked intervention components and contextual factors were: (a) educating and coaching patients, their family members and caregivers about self-management skills; (b) ensuring patients, their family members and caregivers are aware of follow-up medical appointments and postdischarge care plan; (c) using standardized documentation tools and comprehensive communication strategies during care transitions; (d) optimizing nurses' roles and scopes of practice across the care transitions spectrum; and (e) having strong leadership, strategic alignment and accountability structures in organizations to enable quality care transitions for the complex older person population. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Key insights on optimizing the nurses' roles and scope of practice during care transitions included having nurses provide "warm hand-offs" and serve as the "go-to person." The panel also identified current challenges to optimizing the nurses' roles and scope of practice across care transition points. Future research is required to determine effective nurse-led intervention components and in which context do they work or do not.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle