Development of a quality scoring tool to assess quality of discharge summaries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Timely, precise, and relevant communication between hospital-based clinicians and primary care physicians post-discharge (DC) ensures quality transitions, thereby reducing patient safety incidents and preventing readmission. At the present time there is limited knowledge of elements of quality or methods to score the quality criteria in the context of DC summaries. The Nova Scotia Health Authority, a provincial health system responsible for the delivery of services in a small Canadian province, embarked on a system-level approach to the standardization of DC summaries in an effort to improve quality and safety at care transitions from hospital to primary care. MATERIALS AND METHODS: A comprehensive literature review to retrieve items relevant to quality in DC summaries, retrospective audit of charts, a consensus development process, and, finally, validation of a scoring tool were conducted in order to develop a quality scoring tool for DC summaries. RESULTS: Relevant items were identified through the literature review and consensus development process. Corresponding definitions that were established assisted the development of the quality criteria, which were subsequently used to score the quality of DC summaries in our organization. CONCLUSION: The scoring tool developed through this work will be applied to help us gain a more in-depth understanding of quality in DC summaries and support the development of suitable education and quality processes in the health authority that can best support safe care transitions for patients.
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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 | 0,114 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».