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.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».