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Enregistrement W2780622329 · doi:10.1177/0091217417749798

Evaluation of the value of team-based psychiatric consultation in a general hospital setting

2017· article· en· W2780622329 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine Orsak, Abey Thomas, Paul W. Bush, E. Sherwood Brown

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Psychiatry in Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGenentechUniversity of Texas Southwestern Medical Center
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)Hospital readmissionIllness severityQuarter (Canadian coin)Mortality rateEmergency medicineHealth carePsychiatryFamily medicineSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background With the increase use of pay for performance in healthcare, 30-day readmissions after discharges are critically important. Objective A team-based psychiatric consultation approach was tested in an inpatient hospital setting. This is the first study that examines 30-day readmission rate with this approach. Methods In this quality improvement study, 164 patients received a team-based psychiatric consultation that included daily meetings during the weekdays between psychiatrists and hospitalists and 436 received care of treatment-as-usual or traditional consultation-liaison services. Results Overall 30-day readmission rate was not significantly different between intervention and nonintervention groups. However, in subgroups with high risk of mortality or severe illness, the intervention group had a 0% 30-day readmission rate for both high risk of mortality and severe illness subgroups, while the nonintervention group's readmission rate was 5% for high risk of mortality group and 3% for severely ill patients. Annual hospital cost saving is estimated between a quarter million and 1.5 million dollars for these subgroups. Conclusion The team-based psychiatric consultation approach demonstrated the potential for substantial cost savings in providing care for patients with high risk of mortality and severe illness. Thus, this intervention may be very useful in caring for patients with complex chronic conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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