Implementation, spread and impact of the Patient Oriented Discharge Summary (PODS) across Ontario hospitals: a mixed methods evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional discharge processes lack a patient-centred focus. This project studied the implementation and effectiveness of an individualized discharge tool across Ontario hospitals. The Patient Oriented Discharge Summary (PODS) is an individualized discharge tool with guidelines that was co-designed with patients and families to enable a patient-centred process. METHODS: Twenty one acute-care and rehabilitation hospitals in Ontario, Canada engaged in a community of practice and worked over a period of 18 months to implement PODS. An effectiveness-implementation hybrid design using a triangulation approach was used with hospital-collected data, patient and provider surveys, and interviews of project teams. Key outcomes included: penetration and fidelity of the intervention, change in patient-centred processes, patient and provider satisfaction and experience, and healthcare utilization. Statistical methods included linear mixed effects models and generalized estimating equations. RESULTS: Of 65,221 discharges across hospitals, 41,884 patients (64%) received a PODS. There was variation in reach and implementation pattern between sites, though none of the between site covariates was significantly associated with implementation success. Both high participation in the community of practice and high fidelity were associated with higher penetration. PODS improved family involvement during discharge teaching (7% increase, p = 0.026), use of teach-back (11% increase, p < 0.001) and discussion of help needed (6% increase, p = 0.041). Although unscheduled healthcare utilization decreased with PODS implementation, it was not statistically significant. CONCLUSIONS: This project highlighted the system-wide adaptability and ease of implementing PODS across multiple patient groups and hospital settings. PODS demonstrated an improvement in patient-centred discharge processes linked to quality standards and health outcomes. A community of practice and high quality content may be needed for successful implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,029 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».