MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2974626190 · doi:10.1111/jpm.12562

Evaluation of the transitional discharge model on use of psychiatric health services: An interrupted time series analysis

2019· article· en· W2974626190 sur OpenAlexafffundabout
Melody Lam, Lihua Li, Kelly K. Anderson, Salimah Z. Shariff, Cheryl Forchuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric and Mental Health Nursing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistryWestern UniversityOntario Ministry of Health and Long-Term CareAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioLawson Health Research Institute
Mots-clésTransitional carePsychological interventionMedicineInterpersonal communicationDischarge planningAcute careMental healthNursingHealth carePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS KNOWN ON THE SUBJECT?: The period between hospital discharge and community reintegration is a vulnerable time for people with mental illness due to a lack of continuity of care. They are at a high risk of undesired outcomes, including return to hospital. Many transitional models have been developed. It is important to continue evaluating models for improvement and adaptability to different contexts. The transitional discharge model (TDM) is an intervention that incorporates both continued support from hospital staff after discharge and peer support to facilitate a smooth transition. Previous studies have reported positive outcomes such as increased discharges, decreased readmissions, reduced inpatient length of stay and improved quality of life. WHAT THE PAPER ADDS TO EXISTING KNOWLEDGE?: Health service use outcomes were examined separately for acute and tertiary care psychiatric units. Previous TDM studies in Canada only examined tertiary care units, but many patients also receive care in acute care units. Although recent studies of different interventions generally reported decreased readmissions, the current study found readmissions increased after TDM and then decreased over time for acute care units, whereas no change was observed for tertiary care units. WHAT ARE THE IMPLICATIONS FOR PRACTICE?: Transitional discharge model evidence supports nursing practice based on interpersonal relations and strategies. Nurses need to be aware of peer support resources to facilitate this part of the model. The effectiveness of TDM may be increased by considering the differences in needs of distinct patient groups, such as those discharged from acute versus tertiary care units. ABSTRACT: Introduction The transitional discharge model (TDM) bridges hospital discharge and community living for people receiving psychiatric services. TDM, based on Peplau's theory of interpersonal relations, ensures continued support from hospital staff until a therapeutic relationship is established with community providers and formal peer support. Aim To compare temporal trends in psychiatric health services use before and after TDM implementation within acute and tertiary care psychiatric units in Ontario, Canada. Method Using health administrative databases, monthly discharges from psychiatric units 3 years prior to 2 years after TDM implementation were identified. Median inpatient length of stay (LOS), psychiatric readmission rates and mental health-related emergency department visit rates were compared using segmented regression analyses. Results Among acute care units, median LOS decreased significantly below the projected historical trend following TDM implementation, while readmissions increased significantly and declined thereafter. No significant changes were found for tertiary care units. Discussion Studies on various interventions have shown decreased readmission rates, whereas the trend differed between acute and tertiary care units in this study. Possible reasons include different patient needs and staff practices. Implications for Practice Needs of people from different unit types should be considered when implementing TDM. Nurses should recognize the development of therapeutic relationships and availability of peer support resources.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Psychiatric and Mental Health NursingMême sujetMental Health and Patient InvolvementTravaux en français237 207