In Pursuit of Better Care Transitions: Lessons Learned from a Co-Designed Project
Notice bibliographique
Résumé
In this commentary, we reflect on our experience of co-designing an intervention to address challenges due to delayed hospital discharge (known as alternate level of care in Canada).Through a series of focus groups and co-design sessions, we identified common challenges with delayed discharge (including a lack of services while waiting for discharge and poor communication with the care team).In co-designing service improvements, we (1) amplified the voices of patients and caregivers, which helped them feel unified in their experience and (2) developed tools that aim to improve patient, caregiver and provider experiences.In this commentary, we reflect on these impacts along with the key lessons learned.P = Patient or caregiver partner. Key Points• We co-created a strategy (i.e., components of an intervention) to address challenges with delayed hospital discharge (a care quality issue experienced by health systems worldwide).• Starting at the very beginning of the project, shared leadership (i.e., shared power) among all stakeholders was essential to create a safe space to open up.• Projects can lose momentum if participants do not stay connected to people (i.e., decision makers) who have the power to make the change required for the co-designed activity/intervention to be adopted and implemented.
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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 | 0,142 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».