Volunteer contributions in the emergency department: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this scoping review was to identify published and unpublished reports that described volunteer programs in the emergency department (ED) and determine how these programs impacted patient experiences or outcomes. Electronic searches of Medline, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews and CINAHL were conducted and reference lists were hand-searched. A grey literature search was also conducted. Two reviewers independently screened titles and abstracts, reviewed full text articles, and extracted data. The search strategy yielded 4,589 potentially relevant citations; 87 reports were included in the review. Volunteer activities were categorized as non-clinical tasks (e.g., provision of meals/snacks, comfort items and mobility assistance), navigation, emotional support/communication, and administrative duties. 52 (59.8%) programs had general volunteers in the ED and 35 (40.2%) had volunteers targeting a specific patient population, including pediatrics, geriatrics, patients with mental health and addiction issues and other vulnerable populations. 18 (20.6%) programs included an evaluative component describing how ED volunteers affected patient experiences and outcomes. Patient satisfaction, follow-up and referral rates, ED hospital costs and length of stay, subsequent ED visits, medical complications, and malnutrition in the hospital were all reported to be positively affected by volunteers in the ED. These findings demonstrate the important role volunteers play in enhancing patient and caregiver experience in the ED. Future volunteer engagement programs should be formally described and evaluated to share their success and experience with others interested in implementing similar programs in the ED. Experience Framework This article is associated with the Infrastructure & Governance lens of The Beryl Institute Experience Framework. (http://bit.ly/ExperienceFramework) Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».