EFFECT OF A PRIMARY CARE VIRTUAL WARD ON THE READMISSION RATES OF OLDER PATIENTS POST DISCHARGE
Notice bibliographique
Résumé
Transitional care programs to reduce readmissions have had mixed results. Interventions led by primary care physicians may have a better impact. Our objective is to evaluate the impact of a Family Medicine-based Virtual Ward (VW) intervention at the Jewish General Hospital in reducing the emergency room (ER) visits, readmissions and the length of stay of older patients. Our study is quasi-experimental with a historical control group. All 42 patients who received the intervention between July 1st 2014 and June 30th 2015 were included. These patients were compared to all 68 consecutive historical controls discharged from the hospital one year prior. Inclusion criteria were: 65 years or older, having a family doctor at the clinic, a high risk of readmission (LACE score above 10) and being discharged to home/senior residence. The patients’ charts were reviewed to determine rates of ER visits and readmissions at 30, 60, and 90 days after discharge and cumulative length of stay (LOS) for all readmissions within 90 days. Clinically meaningful decreases in ER visits, readmission rates and LOS were observed in the VW group compared to the control group; however, these differences were not statistically significant. ER visits at 30, 60, and 90 days were decreased by 2%-17%. Readmissions were decreased by 22%-26%. LOS at 90 days was decreased by 35%. Replication in a larger sample is warranted to confirm these findings.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».