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Enregistrement W3012070240 · doi:10.1186/s12877-020-1494-3

Supporting at-risk older adults transitioning from hospital to home: who benefits from an evidence-based patient-centered discharge planning intervention? Post-hoc analysis from a randomized trial

2020· article· en· W3012070240 sur OpenAlexaff
Véronique Provencher, Lindy Clemson, Kylie Wales, Ian D. Cameron, Laura N. Gitlin, Ariane Grenier, Natasha A. Lannin

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialEmergency departmentIntervention (counseling)Activities of daily livingPhysical therapyRehabilitationNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subgroups of older patients experience difficulty performing activities of daily living (ADL) following hospital discharge, as well as unplanned hospital readmissions and emergency department (ED) presentations. We examine whether these subgroups of "at-risk" older patients benefit more than their counterparts from an evidence-based discharge planning intervention, on the following outcomes: (1) independence in ADL, (2) participation in life roles, (3) unplanned re-hospitalizations, and (4) ED presentations. TRIAL DESIGN AND METHODS: This study used data from a randomized control trial involving 400 hospitalized older patients with acute and medical conditions, recruited through 5 sites in Australia. Participants receive either HOME, a patient-centered discharge planning intervention led by an occupational therapist; or a structured in-hospital consultation. HOME uses a collaborative approach for goal setting and includes pre and post-discharge home visits as well as telephone follow-up. Characteristics associated with higher risks of adverse outcomes were recorded and at-risk subgroups were created (mild cognitive impairment, walking difficulty, comorbidity, living alone and no support from family). Independence in ADL and participation in life roles were assessed with validated questionnaires. The number of unplanned re-hospitalizations and ED presentations were extracted from medical files. Linear regression models were conducted to detect variation in response to the intervention at 3-months, according to patients' characteristics. RESULTS: Analyses revealed significant interaction effects for intervention by cognitive status for unplanned re-hospitalization (p = 0.003) and ED presentations (p = 0.021) at 3 months. Within the at-risk subgroup of mild cognitively impaired, the HOME intervention significantly reduced unplanned hospitalizations (p = 0.027), but the effect did not reach significance in ED visits. While the effect of HOME differed according to support received from family for participation in life roles (p = 0.019), the participation observed in HOME patients with no support was not significantly improved. CONCLUSIONS: Findings show that hospitalized older adults with mild cognitive impairment benefit from the HOME intervention, which involves preparation and post-discharge support in the environment, to reduce unplanned re-hospitalizations. Improved discharge outcomes in this at-risk subgroup following an occupational therapist-led intervention may enable best care delivery as patients transition from hospital to home. TRIAL REGISTRATION: The trial was registered before commencement (ACTRN12611000615987).

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations48
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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