The Impact of Geriatric Emergency Management Nurses on the Care of Frail Older Patients in the Emergency Department: a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frail older adults are high users of emergency departments (EDs). Many Canadian EDs have hired Geriatric Emergency Management (GEM) nurses in an effort to improve care to older adults. METHODS: We conducted a systematic review to determine the impact of GEM nurses on care provided to frail older adults. We searched MEDLINE, Embase, CINAHL, and Cochrane databases. A grey literature search was also conducted. Inclusion criteria were English-language, evaluation of GEM nurse or geriatric-trained nurse assessments of older adults (age ≥ 65 years) within the ED, and reported clinical and/or health system outcomes. The PRISMA statement was followed, and article quality was assessed using GRADE. RESULTS: 5,115 citations and 191 full text articles were screened; 8 articles from 7 different studies were included. Study quality varied between very low to high. Five included studies analyzed the effect of GEM nurses on ED revisits, with most finding they decreased revisits. Four included studies analyzed the effect of GEM nurses on hospital admissions/readmissions, demonstrating variable impact. One study looked at the cost-effectiveness and found the cost to be negligible. The impact on patient-specific outcomes was less clear. CONCLUSIONS: GEM nurses may be an effective option to help in the management of frail older adults in the ED.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».