Transitional Care Experiences of Patients with Hip Fracture Across Different Health Care Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transitions of care often result in fragmented care, leading to unmet patient needs and poor satisfaction with care, especially in patients with multiple chronic conditions. This project aimed to understand how experiences of patients with hip fracture, caregivers, and healthcare providers differ across different points of transition. METHODS: A secondary analysis of 103 qualitative, semi-structured interviews was conducted using emergent coding techniques, to gain an understanding of how transitional care experiences may differ across varying settings of care. Following the secondary analysis, a focus group interview was conducted to review findings. RESULTS: Seven key themes, each relating to distinct transition points, emerged from the secondary analysis: (1) Multiple providers contributed to patient and caregiver confusion; (2) Family caregivers were not considered important in the patient's care; (3) System-related issues impacted experiences; (4) Patients and caregivers felt uninformed; (5) Transitions increased stress in patients and caregivers; (6) Care was not tailored to patient needs; (7) Providers faced barriers in getting adequate information. The focus group results built upon these themes, adding some additional context to understand the current transitional care landscape. DISCUSSION: In transitions to formal care settings, similarities were related to feeling confused, while in transitions to home, similarities existed in regards to feeling unprepared. These findings support the view that models of integrated care should consider the context to which they are applied.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».