Perceptions of a Transitional Care Model for Older Adults With Multimorbidity and Depressive Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transitioning from hospital to home is an important healthcare system priority. This paper reports on the qualitative findings from a larger mixed methods study designed to examine the implementation and effectiveness of a new transitional care intervention (Community Assets Supporting Transitions [CAST]). The goal of the CAST intervention is to improve the quality and experience of hospital-to-home transitions for older adults (≥ 65 years) with depressive symptoms and multimorbidity. Semi-structured interviews were completed with a sub-set of intervention group trial participants including 11 older adult participants and 1 caregiver, as well as 4 intervention nurses. A qualitative descriptive design was used to explore the perceived impacts of the CAST intervention on participants and their caregivers. Audio-recorded interviews were transcribed verbatim, with descriptive codes and themes generated using conventional content analysis. Patient participants indicated that the intervention resulted in improved access to information (e.g., medication review) and services (e.g., care coordination) that enhanced their self-management. Participants felt that the home visits and phone visits were valuable and helped to improve their mental health. Intervention nurses described advocating for patients to help achieve their needs. For example, nurses advocated for physiotherapy services to provide additional education to support patient mobility. Understanding patient, caregiver, and provider perceptions of the impact of the CAST intervention will help to identify how to improve the delivery of this transitional care intervention, to bridge the gap between hospital and community care, and to positively impact patient health outcomes.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».