Interventions to Improve Hospital Admission and Discharge Management: An Umbrella Review of Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this umbrella review was to summarize the research evidence on programs to improve the transition between ambulatory and hospital care. METHODS: The MEDLINE database and the Cochrane library were searched. Systematic reviews of randomized controlled trials published between January 2000 and September 2018 in English or German were included. Studies were eligible if an assessment or coordination intervention had been evaluated and if patients had been transferred between hospital (defined as internal medicine, surgery, or unspecified hospital setting) and home (defined as any permanent residence). Risk of bias was assessed using the AMSTAR criteria. Results are presented descriptively and in table format. RESULTS: Thirty-nine systematic reviews comprising 492 different studies were included. More than half of these studies were conducted in the United States, the United Kingdom, Canada, and Australia. All studies evaluated strategies to improve discharge management (introduced after patients' arrival at the hospital); no study assessed strategies to improve admission management (initiated in primary care before patients' transition to hospital). The reviews included focused on a specific patient group, a specific intervention type, or a specific outcome. Overall, interventions focusing on elderly patients and high-intensity interventions seemed to be most effective. An overview of classifications of care transition strategies is provided. CONCLUSIONS: Future research should focus on hospital admission management programs.
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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 | 0,025 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».