Modeling and analyzing hospital to home transition processes of frail older adults using the functional resonance analysis method (FRAM)
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study was to model and analyze hospital to home transition processes of frail older adults in order to identify the challenges within this process. A multi-phase, multi-sited and mixed methods design was utilized, in which, Phase 1 included collecting semi-structured interviews and focus group data, and Phase 2 consisted of six patient/caregiver dyad prospective case studies. This study was conducted in three hospitals in three cities in a single province in Canada. The Functional Resonance Analysis Method (FRAM) was employed to model daily operations of the transition process. The perspectives of both healthcare providers and patients/caregivers were used to build the FRAM model. The transition model was then tested using a customized version of the FRAM. The six patient/caregiver cases were used in the process of testing the FRAM model. The results of building the FRAM model showed that five categories of functions contributed to the transition model, including admission, assessment, synthesis, decision-making, and readmission. The outcomes of using the customized version of the FRAM revealed challenges affecting the transition process including waitlists for geriatric units, team-based care, lack of a discharge planner, financial concerns, and follow-up plans. The findings of this study could assist managers and other decision makers to improve the transition processes of frail older adults by addressing these challenges. The FRAM method employed in this study can be applied widely to identify work practices that are more or less successful, so that procedures and practices can be adapted to nudge healthcare processes towards paths that will yield better 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».