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Enregistrement W2777961622 · doi:10.2196/jopm.8924

Communication at Transitions: One Audacious Bite at a Time

2017· article· en· W2777961622 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel van Leeuwen

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careAgency (philosophy)NursingService (business)Public relationsPsychologyMedicineBusinessSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To be audacious and take significant steps toward achieving the Quadruple Aim (improving the patient experience of care; improving the health of populations; reducing the per capita cost of health care; and improving the work life of clinicians and staff), we patients and caregivers need to better understand key features of our health journeys. When on that health journey, we are patients interacting with a series of care teams: our home team (social network), our community agency teams, our emergency care team, our hospital teams, and on and on. These care teams include ourselves, our caregivers, clinicians, other professionals, and direct care and support staff-people at the center of care. The actions taken by people at the center of care to improve, maintain, or adapt to our health or illness represents our health care. Actions can be diagnostic, taking medications, undergoing procedures, learning, living life and getting help living life. So, our health journey is teams of people at the center of care taking such actions to provide healthcare and service to us. During this journey, we transition from one setting to another, from one team to another, repeatedly. Communication knits this maze of actions, interactions, and transitions together. At its core communication is two or more people or parties sharing some information via some channel (voice, paper, digital, dramatic), one time or several times in a particular setting, hoping to accomplish something that moves us along in our health journey. One of the most persistent and ubiquitous frustrations in health care is that of poor communication. Poor communication at transitions is at the root of much overuse, underuse, and misuse of health resources, and results in the inability of patients to complete recommended treatment. For the patient and their family this means unnecessary delays in returning to health or worse. For those professionals on the care team the incidents of harm, burnout, stress, and frustration cause financial, emotional and career-ending consequences. Poor communication at transitions impacts each of the Quadruple Aims. The potential return for the investment in communication may cross over one or more organizational boundaries. Organization Boards and the C-Suite customarily focus on activities within their institutions, not between. The daunting nature of the challenge, caused by the shear volume and variety of transition nodes, can paralyze those in decision making roles, leading to smaller, more manageable local solutions. I support building a more holistic solution that includes the necessary governance, infrastructure, habits, and relationships. This leads to systematically applied common standards for local, node-specific solutions. Development should include all persons at the center of care in governance, design, operations and learning for systemic and local solutions. Refined clinical work flow should be constructed to respect patient and care partner life flow. Solutions should use interoperable technology to aid, not replace, communication. Transition information and processes should be transparent to patients and their care partners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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