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Enregistrement W4223543530 · doi:10.2196/31277

Development of the Socioeconomic Screening, Active Engagement, Follow-up, Education, Discharge Readiness, and Consistency (SAFEDC) Model for Improving Transitions of Care: Participatory Design

2022· article· en· W4223543530 sur OpenAlexvenueno aff
Ji Youn Shin, Nkiru Okammor, Karly Hendee, Amber Pawlikowski, Grace Jenq, David Bozaan

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionTransitional careThematic analysisHealth careNursingCitizen journalismParticipatory designSocioeconomic statusMedicinePsychologyQualitative researchSociologyPolitical sciencePopulationEngineeringEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transition to home after hospitalization involves the potential risk of adverse patient events, such as knowledge deficits related to self-care, medication errors, and readmissions. Despite broad organizational efforts to provide better care transitions for patients, there are challenges in implementing interventions that effectively improve care transition outcomes, as evidenced by readmission rates. Collaborative efforts that require health care professionals, patients, and caregivers to work together are necessary to identify gaps associated with transitions of care and generate effective transitional care interventions. OBJECTIVE: This study aims to understand the usefulness of participatory design approaches in identifying the design implications of transition of care interventions in health care settings. Through a series of participatory design workshops, we have brought stakeholders of the health care system together. With a shared understanding of care transition and patient experience, we have provided participants with opportunities to generate possible design implications for care transitions. METHODS: We selected field observations in clinical settings and participatory design workshops to develop transitional care interventions that serve each hospital's unique situation and context. Patient journey maps were created and functioned as tools for creating a shared understanding of the discharge process across different stakeholders in the health care environment. The intervention sustainability was also assessed. By applying thematic analysis methods, we analyzed the problem statements and proposed interventions collected from participatory design workshops. The findings showed patterns of major discussion during the workshop. RESULTS: On the basis of the workshop results, we formalized the transition of care model-the socioeconomic, active engagement, follow-up, education, discharge readiness tool, and consistency (Integrated Michigan Patient-centered Alliance in Care Transitions transition of care model)-which other organizations can apply to improve patient experiences in care transition. This model highlights the most significant themes that should necessarily be considered to improve the transition of care. CONCLUSIONS: Our study presents the benefits of the participatory design approach in defining the challenges associated with transitions of care related to patient discharge and generating sustainable interventions to improve care transitions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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