Utilization of a Visit-Based Sepsis Assessment to Prevent Hospital Readmissions
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis results in 270,000 deaths annually in the United States. Despite the current healthcare focus on sepsis, there exist few postacute best-practice standards to rapidly identify health changes in home healthcare patients to prevent and reduce hospital readmissions due to sepsis. We systematically examined whether an evidence-based process and intervention triggering home healthcare clinicians to activate a Positive Sepsis Assessment would reduce the likelihood that the patient would be readmitted to the acute care hospital. Over 24 months, we tracked the rate of sepsis readmissions to acute care hospitals through the initial phase of early recognition education; assessment, review, and revision of best-practice algorithms; standardized documentation; and proactive care management, in conjunction with the patient's primary care provider. During our review of the last 12 months of data on home care patients triggering the Positive Sepsis Assessment 130 patients were identified to have potential signs of sepsis. Ninety-seven of these patients received early medical intervention in place and were not readmitted to the hospital. Our findings suggest that a multidisciplinary home healthcare team utilizing standard sepsis education and sepsis algorithm on every patient during every visit can reduce and prevent readmissions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».