Health interventions for the reduction of hospital readmission within 30 days in clinical patients: An integrative review
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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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».