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Enregistrement W2945581104 · doi:10.5430/jha.v8n3p38

Care transition to skilled nursing facility – A model and a case study

2019· article· en· W2945581104 sur OpenAlexvenueno aff
Mohan Tanniru, J. K. N. Jones, Samer Kazziha, Michelle I. Hornberger

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingService providerBusinessService (business)Health carePatient satisfactionQuality (philosophy)MedicineMedical emergencyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare providers have focused on improving patient care transitions to reduce unanticipated readmission costs, improve patient care quality post-discharge and increase patient satisfaction. This is especially true in US since the introduction of the Affordable Care Act. While there are several practices and evidence-based programs discussed in the literature to address care transition post-discharge, the key challenge remains the same – how to structure the care transition program to influence its effectiveness. In this paper, we focus on modeling one particular care transition – moving a patient from a hospital to a skilled nursing facility (SNF) – and discuss how improved capacity building and use of intermediaries such as advanced nurse practitioners have shown promise in reducing patient readmissions.Method: The methodology proposed here uses service dominant (SD) logic research to inductively derive a model for service exchanges between the two provider ecosystems. This model is then used to analyze service gaps and look for opportunities to innovate within an SNF and improve its capacity to deliver care. Use of intermediation that expands the service model with the addition of more care providers besides the hospital and SNF is also discussed to reduce patient readmissions. Results: The study demonstrates that a number of actors have to work collaboratively to make care transition effective in meeting the patient and provider goals. Specifically, when two care facilities, hospital and SNF, are involved in care transition, opportunities exist to improve their internal capacity to address care within and across facilities. Conclusion: The paper makes two important contributions. It shows the role of SD Logic in identifying opportunities for service innovations in support of care transition, and it shows the role of actors in provider-customer ecosystems to make the transition effective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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