The SCOPE Intervention: Impact of a Social Care Optimization Pilot Initiative in the Emergency Department
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Emergency departments (EDs) across the globe are in a state of crisis. It is becoming increasingly difficult for hospitals to manage ED flow given the rising number of patients and subsequently, the inability of hospitals to meet such demands (Jarvis, 2016). Issues of overcrowding, long wait times, and unnecessary admissions in the ED are reported across many countries resulting in negative outcomes for patients (that is, increased rates of morbidity and mortality) and for hospitals (that is, financial loss) (Bywaters, McLeod, Fisher, Cooke, & Swann, 2011; Cassarino et al., 2019; Chang, Abujaber, Reynolds, Camargo, & Obermeyer, 2016). EDs in Canada and the United States are no exception. Li and colleagues (2007) reported that U.S and Canadian ED utilization rates are similar, such that the annual rate of ED visits is approximately 40 visits per 100 members of the population. It is not surprising that the high rates of ED visits and hospital admissions coincide with the increasing numbers of patients presenting with complex care challenges that encompass not only clinical care, but social care as well (for example, homeless people, domestic violence victims, and patients with special needs) (Cassarino et al., 2019). As such, the health care system requires better practice approaches that effectively address the increasing psychosocial needs of patients presenting in the ED.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle