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Enregistrement W3201596034 · doi:10.3389/fped.2021.728640

Bridging Pediatric and Adult Rehabilitation Services for Young Adults With Childhood-Onset Disabilities: Evaluation of the LIFEspan Model of Transitional Care

2021· article· en· W3201596034 sur OpenAlexafffundabout
Shauna Kingsnorth, Sally Lindsay, Joanne Maxwell, Yani Hamdani, Angela Colantonio, Jingqin Zhu, Mark Bayley, Colin Macarthur

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental HealthHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsOntario Neurotrauma FoundationInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineCerebral palsyTransitional careConfidence intervalPoisson regressionGeeHealth carePopulationYoung adultGeneralized estimating equationPediatricsPhysical therapyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: LIFEspan (“Living Independently and Fully Engaged”) is a linked transition service model for youth and young adults with childhood-onset disabilities offered via an inter-agency partnership between two rehabilitation hospitals (one pediatric and one adult) in Toronto, Canada. Objective: The objective was to evaluate healthcare outcomes (continuity of care and healthcare utilization) for clients enrolled in LIFEspan. Methods: A prospective, longitudinal, observational mixed-method study design was used. The intervention group comprised youth with Acquired Brain Injury (ABI) and Cerebral Palsy (CP) enrolled in LIFEspan. A prospective comparison group comprised youth with Spina Bifida (SB) who received standard care. A retrospective comparison group comprised historical, disability-matched clients (with ABI and CP) discharged prior to model introduction. Medical charts were audited to determine continuity of care, i.e., whether study participants had at least one visit to an adult provider within 1 year post-discharge from the pediatric hospital. Secondary outcomes related to healthcare utilization were obtained from population-based, health service administrative datasets. Data were collected over a 3-year period: 2 years pre and 1 year post pediatric discharge. Rates were estimated per person-year. Fisher's Exact Test was used to examine differences between groups on the primary outcome, while repeated measures GEE Poisson regression was used to estimate rate ratios (post vs. pre) with 95% confidence intervals for the secondary outcomes. Results: Prospective enrolment comprised 30 ABI, 48 CP, and 21 SB participants. Retrospective enrolment comprised 15 ABI and 18 CP participants. LIFEspan participants demonstrated significantly greater continuity of care (45% had engagement with adult services in the year following discharge at 18 years), compared to the prospective SB group (14%). Healthcare utilization data were inconsistent with no significant changes in frequency of physician office visits, emergency department visits, or hospitalizations for clients enrolled in LIFEspan in the year following discharge, compared to the 2 years prior to discharge. Conclusion: Introduction of the LIFEspan model increased continuity of care, with successful transfer from pediatric to adult services for clients enrolled. Data on longer-term follow-up are recommended for greater understanding of the degree of adult engagement and influence of LIFEspan on healthcare utilization following transfer.

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)0,001
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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