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Enregistrement W2947710681 · doi:10.1093/pch/pxz066.113

114 Virtual care as a quality improvement intervention to reduce low-acuity return visits to the paediatric emergency department

2019· article· en· W2947710681 sur OpenAlexaff
Sasha Litwin, Matthew Canning, Julia Clemens, Claire Danukarjanto, Nancy Vandenbergh, Emma Wallace, Olivia Ostrow

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSick childEmergency departmentIntervention (counseling)MedicinePsychologyPediatricsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Return visits (RVs) to the paediatric emergency department (ED) account for 2–5% of all visits. Parents often return believing it necessary due to their child’s ongoing or worsening symptoms. However, the majority of returning patients do not require hospital admission. A retrospective chart review of local data demonstrated the majority of non-admitted RVs (71%) do not result in a change in diagnosis or management plan. Telephone follow-up has been shown to be an effective way of providing post-discharge education to patients and families. The objective of this study was to implement a virtual care (telemedicine) intervention to improve the patient/family experience post-ED discharge, improve resource stewardship and reduce low-acuity RVs. A retrospective chart review characterized demographic and clinical features of returning, non-admitted patients. Using Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles, a virtual care quality improvement intervention was designed and implemented to proactively reach parents of patients identified as likely to return. Inclusion criteria included low-acuity, otherwise healthy children, 3 months to 3 years old with an ED diagnosis of fever or viral illness. 24 hour post-ED discharge virtual care or audio phone calls were conducted to reinforce discharge instructions, provide fever and medication education and give guidance on when patients should return to their primary care provider (PCP) or the ED. Outcome measures included the percent of enrolled patients who had a return visit and parent satisfaction. From May to October 2018, 42 families were enrolled in the study. The research team contacted 64% of families. 40% of calls were by virtual care. Providers felt that the encounter was helpful for families 78% of the time. Most parents (82%) reported that this type of follow up is helpful for families and (93%) felt it can help families better decide whether to return to the ED or see their PCP. None of the patients called for the study had a RV, though 30% of parents reported that they might return. Virtual care is one targeted intervention to support families in caring for their ill children while potentially averting a low-acuity RV to the ED. A decrease in RVs can increase family and provider satisfaction, positively impact resource stewardship and help efforts to reduce ED overcrowding. Future work includes larger scale testing, sustainability planning, and exploring other technologies to provide post-ED discharge support.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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