Managing Access and Flow through Appropriate Discharge: Preventing Common Errors and Improving Processes
Notice bibliographique
Résumé
Increased pressure on acute care hospitals to move patients seamlessly through the healthcare system has resulted in more attention to the process of discharging patients, particularly seniors, from hospitals. When alignment with the Health Care Consent Act is lacking, errors can occur in the process. Examples of mistakes by healthcare professionals include these: taking direction from the wrong substitute decision-maker (SDM); taking direction from a family member when the patient is capable; allowing an SDM to make an advance directive on behalf of a patient; being aware of a known prior expressed wish but ignoring that wish when considering a placement plan; waiting for an SDM who is not available, willing and capable instead of proceeding down the hierarchy of decision-makers; or permitting families to propose discharge plans. Such errors have the potential to compromise quality of care, but they also work to prevent timely and appropriate discharge. In order to minimize these common errors in the consent process for placements, we have proposed a checklist to help meet ethical and legal obligations in the discharge process. We suggest the checklist may minimize avoidable conflict and misunderstanding and promote a seamless discharge process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,152 | 0,413 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».