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Enregistrement W3109564069 · doi:10.1186/s12913-020-05919-7

Improving care for residents in long term care facilities experiencing an acute change in health status

2020· article· en· W3109564069 sur OpenAlexafffundabout
Abraham Munene, Eddy Lang, Vivian Ewa, Heather Hair, Greta G. Cummings, Patrick McLane, Eldon Spackman, Peter Faris, Nancy Zuzic, Patrick Quail, Marian George, Anne Heinemeyer, D. Grigat, Mark McMillen, Shawna Reid, Jayna Holroyd‐Leduc

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésMedicineLong-term careReferralHealth administrationContext (archaeology)Health informaticsNursing researchHealth careAcute careNursingEmergency departmentHealth services researchKnowledge translationPublic healthIntervention (counseling)Medical emergencyFamily medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long term care (LTC) facilities provide health services and assist residents with daily care. At times residents may require transfer to emergency departments (ED), depending on the severity of their change in health status, their goals of care, and the ability of the facility to care for medically unstable residents. However, many transfers from LTC to ED are unnecessary, and expose residents to discontinuity in care and iatrogenic harms. This knowledge translation project aims to implement a standardized LTC-ED care and referral pathway for LTC facilities seeking transfer to ED, which optimizes the use of resources both within the LTC facility and surrounding community. METHODS/DESIGN: We will use a quasi-experimental randomized stepped-wedge design in the implementation and evaluation of the pathway within the Calgary zone of Alberta Health Services (AHS), Canada. Specifically, the intervention will be implemented in 38 LTC facilities. The intervention will involve a standardized LTC-ED care and referral pathway, along with targeted INTERACT® tools. The implementation strategies will be adapted to the local context of each facility and to address potential implementation barriers identified through a staff completed barriers assessment tool. The evaluation will use a mixed-methods approach. The primary outcome will be any change in the rate of transfers to ED from LTC facilities adjusted by resident-days. Secondary outcomes will include a post-implementation qualitative assessment of the pathway. Comparative cost-analysis will be undertaken from the perspective of publicly funded health care. DISCUSSION: This study will integrate current resources in the LTC-ED pathway in a manner that will better coordinate and optimize the care for LTC residents experiencing an acute change in health status.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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