Characteristic of person-centered care as documented in medical records at a medical department – a mixed methods
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Few studies describe characteristics of content of person-centrered care (PCC) in hospital care. Therefore, this study aim to describe and compare documentation in medical records regarding content of PCC for two diagnostic groups; Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and Chronic Heart Failure (CHF) at a medical department in a hospital in Sweden.Methods: Documentation within medical records (n = 121) regarding content of PCC (patient resources, responsibility, i.e. partnership) were analysed by a mixed methods.Results: The results describe documented healthcare activities (medical records) among patients (COPD1 = 88; CHF2 = 33) treated at medical wards practicing PCC (n = 69, 391/302) and traditional medical wards (n = 52, 491/32). The study showed limited documentation in all medical records regardless of care; however, patients with CHF have higher documentation regarding content of PCC compare to COPD in 6 (symptoms, home situation, objectives, caring activities, patients resources, continuing care) out of 7 areas (planning processes).Conclusions: To improve healthcare with limited resources, there is need to switch mind-sets from what (diagnosis) to who (resources) using all evidence (expert=scientific to expert=lived experiences) by collecting narratives to facilitate mutual health plans (partnership). This change in healthcare organisation facilitates by transformative and shared leadership to improve teamwork (health professionals, patient, relative) in partnership with all involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».