A Framework for Supporting Post-acute Care Transitions of Older Patients With Hip Fracture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Improving care transitions is of critical importance for older patients, especially those with complex care needs. Our study examined the "Transitions of Care" (ToC) of complex, post-acute older adults at multiple time points. The objective of this article is to identify domains relevant to health care transitions of post-acute older patients with hip fracture so as to inform future ToC interventions. DESIGN: Here we conducted a framework-based synthesis of the 12 peer-reviewed manuscripts that were published from our multisite, ethnographic study. SETTING AND PARTICIPANTS: All 12 manuscripts were based on 1 study, described here. Data were collected in multiple regions, in acute and sub-acute care wards, rehabilitation programs, home care agencies, long-term care and assisted living facilities, and patients' private homes. We completed 51 interviews with 23 postoperative hip fracture patients aged ≥65 years, 24 interviews with 19 family caregivers, and 96 interviews with 92 health care providers. Interviews with patients, family caregivers, and health care providers were conducted at each transition point for a total of 171 individual interviews. RESULTS: Taken together, our framework analysis of the 12 manuscripts identified 8 themes related to ToC. Two themes, patient complexity and system constraints, are contextual factors that tend to impede ToC and may be less amenable to change. The remaining 6 themes, patient involvement and choice, family caregiver roles, strong relationships, coordination of roles, documentation, and information sharing, have the potential to support and improve ToC. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: With comprehensive data from a range of stakeholders, collected at multiple transition points along the health care continuum, in our final 6 themes we identify potential points of intervention for clinicians and teams seeking to improve ToC for older complex patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».