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Enregistrement W2978846843 · doi:10.2196/16305

Improving Orthopedic Care Delivery Through Digital Engagement

2019· article· en· W2978846843 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Biernat, Carly E. Milliren, Jon Rauen, Bill Lindsay, Betsy Weaver, T Smith

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthopedic surgeryEmergency departmentTotal hip replacementJoint replacementEmergency medicineDischarge planningElectronic medical recordIntervention (counseling)Physical therapyMedical emergencyArthroplastyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patient activation has been hypothesized to improve medical and surgical outcomes by increasing patient involvement in the care plan. We tested this hypothesis by utilizing a patient activation tool in a population of adults having total hip or total knee replacement. We hypothesized that patient activation would be associated with increased discharge to home as opposed to a skilled nursing facility, reduced hospital length of stay, decreased inpatient readmissions, and decreased emergency department (ED) visits. Objective Using an email patient activation tool, we sought to increase patients’ involvement in their care before and after total joint replacement. Outcomes examined included day of surgery cancellation, length of hospital stay, discharge to home vs discharge to a skilled nursing facility, any ED visit within 30 days of discharge, and any inpatient readmission within 30 days of discharge Methods This was a quasi-experimental design comparing Jan-Jun 2017 to Jan-Jun 2018. We instituted an email patient activation tool for all patients with total knee or total hip replacement surgery beginning in January 2018. This tool was integrated with the electronic medical record system during the six month study period and patients could opt out at anytime if they desired. The tool was designed to prepare patients both educationally and emotionally for their operation with multiple easy-to-read emails starting from the time they were scheduled for surgery through six months postop. Percent of emails opened and clicked were used as measures of engagement for the intervention participants. Results Of the 2,027 TJR patients included, 720 were hip patients and 1,307 were knee patients. Pre- and postintervention groups were similar in gender and age. For hip replacement patients, length of stay was nearly 1/4 day lower in the postintervention group (β=-0.23; P=.001) after adjusting for gender, age and insurance; ED visits were lower among the postintervention group (OR=0.45; P=.05) after adjusting for gender, age and insurance; and postintervention patients were less likely to have day of surgery cancellation, any revisit (ED or readmission), and were more likely to be discharged home. However, these associations did not reach statistical significance. Conclusions Among patients who received the intervention, higher engagement was significantly associated with positive changes in almost all outcomes. Use of the digital patient activation tool demonstrated significant savings in length of stay and reduced ED visits among hip replacement patients. Although just under 50% of patients in the intervention group were enrolled to use the tool, these findings were still significant even when non-participants were included in the postintervention group.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,572

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 savante0,0000,001
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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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