Effectiveness of an assess and restore program in treating older adults with physiological and functional decline: The HEART program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The study aimed to determine the effectiveness of an "assess and restore" model, Humber's Elderly Assess and Restore Team (HEART) program, in reducing length of stay, avoiding becoming designated as alternate level of care (ALC), facilitating home discharge, and reducing hospital readmissions. METHODS: The electronic health records of community-dwelling adults aged ≥65 years admitted to a large community hospital from September 4, 2018 to March 31, 2020 were extracted. Propensity score matching was used to compare HEART participants and patients eligible for the program who did not participate in terms of excessive length of stay, ALC status, discharge destination, 30-day hospital readmission, and 30-day visits to the emergency department. Mann-Whitney U tests and regression analyses were used to determine associations between HEART participation and outcome variables. RESULTS: After propensity score matching, 1094 patients were included: 547 HEART participants and 547 non-participants. Compared to non-participants, HEART patients had a lower excessive length of stay (Mdn=0.1 vs 0.5 days, p=.04), were less likely to become ALC (OR=0.30, 95% CI=0.13-0.69), and were more likely to be discharged home (OR=2.85, 95% CI=2.03-3.99). HEART participation was not associated with 30-day readmission to the hospital nor emergency department visits. CONCLUSIONS: The HEART program can preserve hospital resources and reduce the need for further rehabilitative care but does not affect future visits to the hospital. An assess and restore program may be beneficial in the care of hospitalized older adults.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».