ADVANCING TRANSITIONAL CARE FOR COMMUNITY-BASED ADULTS WITH STROKE AND MULTIPLE CHRONIC CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
To examine the feasibility and acceptability of a 6-month transitional care intervention linking outpatient rehabilitation and community-based care, and to explore its preliminary effects on patient and provider outcomes and health service use and costs for older adults with stroke and multiple chronic conditions. A mixed-methods study (QUAL + quant) was used to examine the feasibility of the intervention and to explore its effects on quality of life, self-efficacy, depression, anxiety and health service use and costs. The tailored 6-month stroke rehabilitation intervention was delivered by an interprofessional (IP) team and supported by a web-based app, ‘My Stroke Care (MYST)’. Of the 30 participants, 60% had ≥ 6 chronic conditions, 47% had depressive symptoms, 13% had moderate to severe anxiety, and 54% were hospitalized for ≥16 days in the past 6 months. Preliminary findings suggest the intervention is feasible and acceptable to the IP team and older adult participants. Providers perceived the following benefits associated with the intervention: increased awareness and use of community resources, increased communication and coordination between inpatient and outpatient teams, increased use of stroke best practices, increased understanding of patients’ needs, and increased focus on patient-oriented goals and strengths. Significant improvement was seen in patients’ self-efficacy (p=0.04) and a reduction in hospitalizations (p< 0.0001) over the study period. The findings support the feasibility and preliminary effectiveness of the intervention in improving patient outcomes, building capacity among an outpatient rehabilitation team, and using MYST as a platform for information sharing and goal setting.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».