How to Train to Discharge a Dermatology Outpatient: A Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: The decision to discharge is a critical and common outpatient consultation event. However, little guidance exists over how discharge decision-making can be taught. We aimed to provide educational recommendations concerning outpatient discharge decision-making. METHODS: Recommendations were drawn from prior interviews with 40 consultant dermatologists and 56 dermatology outpatients, and from the "traffic light" design discharge information checklist, developed using the Delphi technique. RESULTS: The key strategies to follow to appropriately manage the outpatient discharge process are: to warn patients in advance, to understand patients' agendas, to allow extra time for the discharge process, to prepare patients to self-manage, to provide a "safety net" and provide the GP with a clear management plan. Aspects to be considered include patient mobility, presence of carer, type of employment, diagnostic certainty, and use of the checklist or guidelines. Key training aspects include teaching structured thought processes when discharging, discharging according to context, developing communication and negotiation skills, avoiding decision biases and encouraging good interprofessional collaboration. Training should include the consideration of the possibility of discharge at each consultation. Novel training strategies have been developed on how to appropriately manage the outpatient discharge process, including involving and informing patients. These strategies focus on safe decision-making, being patient-centred and organizing an efficient health care service framework. CONCLUSION: Structured outpatient discharge training for dermatologists is now possible, based on information from detailed doctor- and patient-based qualitative studies.
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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».