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Enregistrement W2913722867 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp489

Abstract WP489: Evaluation of Post-discharge Callback Data from Stroke Patients and Caregivers

2019· article· en· W2913722867 sur OpenAlexaff
Cristina Carrillo-Gutierrez, Frances Jaime, Kimberly Smith, Marwah Elsehety, Polina Strug, Janelle Headley, Shanequa Sostand, Nicole Harrison, Sean I. Savitz, Anjail Sharrief

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransitional carePsychological interventionMedical prescriptionHospital dischargeEmergency medicineStroke (engine)Health careCallbackDischarge planningMultidisciplinary approachFamily medicineMedical emergencyIntensive care medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose: The early period after hospital discharge is a critical time for stroke patients during which transitions of care can be optimized. In our Comprehensive Stroke Center, patients are called within 3 days of discharge to conduct point of service feedback utilizing yes/no and open-ended questions related to the hospital stay, discharge instructions, follow-up care, and prescriptions. We sought to examine post-discharge feedback to identify areas of need. Methods: A multidisciplinary team collaborated to classify callback responses for patients discharged from 1/1/2018 to 6/30/2018 within the following domains from the Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems survey: care from doctors, care from nurses, hospital environment, experience in the hospital, and transitions of care. We provide a descriptive analysis (Table 1). Results: Among 700 patients discharged in the study period, 378 (54%) were discharged home and 207 (55%) of these were contacted for feedback. Eighty four (40.5%) of patients/caregivers expressed at least one concern (129 total), with the largest proportion in the transitions of care domain (67.4 %). Patients reported difficulties with prescriptions (15.5%), obtaining outpatient therapy services (13.2%) and follow-up appointments (10.9%), new or persistent clinical symptoms (8.5%), and insufficient hospital discharge education (5.4%). Approximately 5% (11/207) of all patients reported hospital readmission during the call. Conclusions: This study reveals that stroke patients and caregivers identify transitional care as an area for improvement following discharge from a CSC. Interventions aimed at facilitating care from hospital to home after stroke are warranted, and we are implementing patient-centered initiatives to enhance the discharge process and provide additional support early after stroke discharge.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2019
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