Impact of a family medicine-based transitional care intervention on readmission and length of stay: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Transitional care interventions, often led by hospital specialists, have mixed impact on reducing readmissions. Interventions led by family physicians may be more promising. The objective of this study was to evaluate the impact of a family-medicine-based intervention in reducing the incidence of emergency department (ED) visits, hospital readmissions and the length of stay (LOS) of older patients. A quasi-experimental pilot-study was conducted at a Family Medicine Group (FMG) in Montreal. Thirty-five patients discharged from the FMG-affiliated hospital between July 2014-2015 were compared to 68 historical controls discharged from the same hospital one year prior. Inclusion criteria were: 65+ years, rostered at FMG, high-risk of readmission; and discharged to home/senior residence. Patients’ charts were reviewed to determine a composite outcome of all-cause rates of acute hospital use (ED visit/hospital readmissions) and LOS at 30, 60, 90 and 180-days post-discharge. We found no statistically significant differences in acute hospital use rates between groups. LOS was statistically significantly shorter at 90- and 180-days for patients compared to controls: Incidence Rate Ratio (95% Confidence Interval) at 90-days: 0.66 (0.64-0.69) and at 180-days: 0.49 (0.43-0.55). Our study provides support to the impact of a family-medicine-based transitional care intervention in reducing the LOS of vulnerable older patients readmitted to hospital.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».