Correlates of keeping post-discharge appointments at a transitional care center: Implications for medical care disparities
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Over the past decade, transitional care (TC) programs have demonstrated initial benefits for decreased care costs, reduced rehospitalizations and emergency department visits via care coordination team activities. Patients who completed their TC follow-up appointment subsequently have less frequent ER visits. The current study addressed correlates of missed appointments in a sample of under-investigated, mostly vulnerable (e.g., middle-aged, uninsured) patients.Methods: We conducted a retrospective observational study of an appointment database for patients enrolled at a major transition center during the first three years since its establishment in Northern Florida. Patients (n = 2,146) were referred to a Transitional Care Center (TCC) from a regional medical center after discharge. The type of insurance and demographic characteristics of the patients was used to predict missed appointments.Results: Logistic regression analyses indicated that privately insured patients were more likely and Black publicly and privately insured patients were less likely to keep first appointments. No effect on keeping appointments was seen for uninsured patients.Conclusions: Our findings suggest that an appointment referral is a necessary but not sufficient step for the accomplishment of TC goals. Medical teams need to collaborate with other health professionals, such as social workers, to identify the barriers to keeping appointments and ensure effective solutions for achieving the goal of preventing future ER visits and rehospitalization.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».