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Enregistrement W3104018120 · doi:10.1017/s0714980820000380

‘There was no preamble’: Comparing the Transition from Hospital to Home in Different Care Settings

2020· article· en· W3104018120 sur OpenAlexaff
Marianne Saragosa, Lianne Jeffs, Shoshana Hahn‐Goldberg, Howard Abrams, Christine Soong, Michelle Hart, Beverley Shea, Karen Okrainec

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensBruyèreOttawa HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of OttawaBaycrest HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransitional careThematic analysisRehabilitationAcute careMedicineHealth careNursingFamily medicineQualitative researchOrthopedic surgeryPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our qualitative descriptive study compared how older patients and their informal caregivers experienced the care transition from acute care or rehabilitation to home. We recruited patients 65 years of age or older, or their informal caregivers, from in-patient units within acute care hospitals and rehabilitation facilities to participate in semi-structured interviews. We identified emergent themes via thematic analysis. In all, 16 patients and four patient caregivers participated. Across all care settings, caregivers were integral in facilitating the transition as well as experiencing variable discharge preparation, health care providers' optimizing transitions, and missed care and medication discrepancies at transition points. Orthopedic and rehabilitation patients more commonly voiced prior transition experiences in discharge preparation, including having to unexpectedly coordinate and wait for outpatient services. Differing responses between acute care and orthopedic settings suggest that transitional care practices and policies favor an individualized approach that considers patients' previous experiences, needs, and care expectations.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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'admission1
Résumé présentoui

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