Health interventions for the reduction of hospital readmission within 30 days in clinical patients: An integrative review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Study with the objective of analysing the evidence available in the scientific literature on the interventions used to reduce hospital readmissions within 30 days in clinical patients who were discharged from the hospital to the home. An integrative review was carried out on the online Medical Literature Analysis and Retrieval System and Latin American and Caribbean Literature in Health Sciences databases. Intervention research, published between January 2009 and April 2020, in Portuguese, English and Spanish, was included. The sample consisted of 71 articles. The most frequently performed interventions were telephone contact after discharge (73.2%), health education after discharge (71.8%) and health education during hospitalization (67.6%). Identification of readmission risk (12.9%), home visits after discharge (26.8%) and discharge planning (28.2%) were the least mentioned. The interventions were performed predominantly by a multidisciplinary team (39.5%). There was a significant reduction in readmissions in 50.7% of the studies. It was found that the interventions are aimed at preparing the patient during hospitalization for the return home and post-discharge monitoring to reinforce the care plans and clarify doubts, this important combination of different actions by the multiprofessional team impacts readmission rates.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle