Improving Patient Prioritization During Hospital-Homecare Transition: Protocol for a Mixed Methods Study of a Clinical Decision Support Tool Implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Homecare settings across the United States provide care to more than 5 million patients every year. About one in five homecare patients are rehospitalized during the homecare episode, with up to two-thirds of these rehospitalizations occurring within the first 2 weeks of services. Timely allocation of homecare services might prevent a significant portion of these rehospitalizations. The first homecare nursing visit is one of the most critical steps of the homecare episode. This visit includes an assessment of the patient's capacity for self-care, medication reconciliation, an examination of the home environment, and a discussion regarding whether a caregiver is present. Hence, appropriate timing of the first visit is crucial, especially for patients with urgent health care needs. However, nurses often have limited and inaccurate information about incoming patients, and patient priority decisions vary significantly between nurses. We developed an innovative decision support tool called Priority for the First Nursing Visit Tool (PREVENT) to assist nurses in prioritizing patients in need of immediate first homecare nursing visits. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of the PREVENT tool on process and patient outcomes and to examine the reach, adoption, and implementation of PREVENT. METHODS: Employing a pre-post design, survival analysis, and logistic regression with propensity score matching analysis, we will test the following hypotheses: compared with not using the tool in the preintervention phase, when homecare clinicians use the PREVENT tool, high-risk patients in the intervention phase will (1) receive more timely first homecare visits and (2) have decreased incidence of rehospitalization and have decreased emergency department use within 60 days. Reach, adoption, and implementation will be assessed using mixed methods including homecare admission staff interviews, think-aloud observations, and analysis of staffing and other relevant data. RESULTS: The study research protocol was approved by the institutional review board in October 2019. PREVENT is currently being integrated into the electronic health records at the participating study sites. Data collection is planned to start in early 2021. CONCLUSIONS: Mixed methods will enable us to gain an in-depth understanding of the complex socio-technological aspects of the hospital to homecare transition. The results have the potential to (1) influence the standardization and individualization of nurse decision making through the use of cutting-edge technology and (2) improve patient outcomes in the understudied homecare setting. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04136951; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04136951. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/20184.
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 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 | 0,081 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,008 |
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 ».