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Enregistrement W3195455045 · doi:10.25259/ijpc_402_20

Impact of a Longitudinal Intervention to Improve Care Coordination between a Hospital and a Hospice: A Quality Improvement Project

2021· article· en· W3195455045 sur OpenAlexaff
Spandana Rayala, Gayatri Palat, Jean Mathews

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Palliative Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicinePalliative careNursingIntervention (counseling)Scale (ratio)Quality (philosophy)Health care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: When patients with advanced cancer transition from systemic cancer treatments at MNJ Institute of Oncology to palliative and end-of-life care at a separate stand-alone non-governmental organisation-run hospice facility, there is insufficient transfer of health information, including details of cancer diagnosis and staging, past treatments, imaging reports and goals for future care. Without this information, the hospice care team is not adequately prepared to receive and deliver high-quality palliative care for these patients. This project aims to improve the care coordination between the hospital and hospice. MATERIALS AND METHODS: The measures used are the self-reported confidence score on a scale of 0 to 10 related to knowledge about plan of care among staff who receives patients at hospice at baseline and during and after interventions. Interventions included recognizing the workplace culture and promoting ownership of the tasks, enhancing communication by creating user-friendly transfer forms and on-going assessment of the process. RESULTS: Improvement in the care coordination in terms of communication of patient goals of care, from hospital to hospice. CONCLUSION: QI project and the steps involved helped the team to work towards solutions objectively. Seemingly excellent ideas may not be the most impactful and data collection demonstrates this and helps identify the most successful interventions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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