TRANSITIONAL CARE EFFECTIVENESS FOR CHRONICALLY ILL OLDER ADULTS: SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare systems are facing an increasing number of vulnerable older patients with chronic diseases (CD). Transitions in care from hospital to primary care for this population are complex and lead to increased mortality and service use. In response to these challenges, transitional care (TC) interventions are being widely implemented to increase continuity and quality of care. They encompass education on self-management, discharge planning, structured follow-up and coordination among the different healthcare professionals. A systematic review of interventions targeting transitions from hospital to the primary care setting was conducted in order to determine the effectiveness of TC on all-cause mortality, ED visit, readmission, readmission days and quality of life (QoL). Randomized controlled trials on TC were identified through Medline, CINHAL, PsycInfo, EMBASE (1995–2015). Two independent reviewers performed the study selection, data extraction and assessment of study quality (Cochrane “Risk of Bias”). Relative risks and mean differences were calculated using a random-effects model. From 10,234 references, 92 studies were included. Compared to usual care, significantly better outcomes were observed in chronically ill older patients benefiting from TC: a lower mortality at 3, 6, 12 and 18 months post-discharge, a lower rate of ED visits at 3 months, a lower rate of readmissions at 6 and 12 months and a lower mean of readmission days at 3, 6, 12 and 18 months. No significant differences were observed in quality of life. In conclusion, TC improves transitions for older patients and should be included in the reorganization of healthcare services.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».