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Enregistrement W3046803480 · doi:10.26443/mjm.v18i1.149

The family medicine based virtual ward: Qualitative description of the implementation process

2020· article· en· W3046803480 sur OpenAlexaffvenueabout
Justin Gagnon, Bernardo Kremer, Geneviève Arsenault‐Lapierre, Araceli Gonzalez‐Reyes, Mina Ladores, Isabelle Vedel

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingPsychological interventionMedicineThematic analysisNursingTransitional careHealth careMultidisciplinary approachQualitative researchIntervention (counseling)Family medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Chronically ill older patients transitioning from hospital to home are at increased risk of readmission and complications. Numerous transitional care interventions have been proposed to improve communication and continuity of care throughout the transition. Evidence suggests that the risk of readmission and complications is reduced when interventions provide closer follow-up and multidisciplinary care. Informed by this evidence, the family medicine based virtual ward was developed by a Montreal family medicine group (FMG) to provide home-based care for patients with an elevated risk of emergency department (ED) visit or hospital readmission. The virtual ward team provides comprehensive, multidisciplinary post-discharge care at patients’ homes, combining the systems and staffing of the FMG’s home care program with a nurse case manager. Research was conducted to inform the implementation of similar transitional care programs in other Quebec health care settings. Methods: This research consists of a retrospective qualitative descriptive study of the implementation of the family medicine based virtual ward. Data was obtained from a semi-structured group interview with the team and informal interviews with individual members. Inductive thematic content analysis was used. Results: The following were identified as conditions for its successful implementation: 1) funding, 2) home care, 3) communication, 4) protocol standardization, and 5) continuous quality improvement. Conclusions: This intervention addresses the care of frequent health system users and compensates for gaps in communication and coordination. It was well-received by patients, healthcare providers and health system administrators and has the potential to reduce readmissions and reduce health system costs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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