Examining the course of transitions from hospital to home-based palliative care: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital-to-home transitions in palliative care are fraught with challenges. To assess transitions researchers have used patient reported outcome measures and qualitative data to give unique insights into a phenomenon. Few measures examine care setting transitions in palliative care, yet domains identified in other populations are likely relevant for patients receiving palliative care. AIM: Gain insight into how patients experience three domains, discharge readiness, transition quality, and discharge-coping, during hospital-to-home transitions. DESIGN: Longitudinal, convergent parallel mixed methods study design with two data collection visits: in-hospital before and 3-4 weeks after discharge. Participants completed scales assessing discharge readiness, transition quality, and post discharge-coping. A qualitative interview was conducted at both visits. Data were analyzed separately and integrated using a merged transformative methodology, allowing us to compare and contrast the data. SETTING AND PARTICIPANTS: = 14) were eligible if they received a palliative care consultation and transitioned to home-based palliative care. RESULTS: Results were organized aligning with the scales; finding low discharge readiness (5.8; IQR: 1.9), moderate transition quality (66.7; IQR: 33.33), and poor discharge-coping (5.0; IQR: 2.6), respectively. Positive transitions involved feeling well supported, managing medications, feeling well, and having healthcare needs met. Challenges in transitions were feeling unwell, confusion over medications, unclear healthcare responsibilities, and emotional distress. CONCLUSIONS: We identified aspects of these three domains that may be targeted to improve transitions through intervention development. Identified discrepancies between the data types should be considered for future research exploration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».