Older persons with multiple chronic conditions' experiences of unplanned readmission: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As persons, 60 years of age and older live longer, they are more likely to develop one or more chronic conditions. Rising numbers of older persons with multiple chronic conditions (MCCs) will increase the need for home healthcare services and hospital services and unplanned readmissions will increase globally. AIM: The aim of this integrative review was to explore the experiences of older persons with MCCs' unplanned readmission from home to hospital within 30 days of discharge using an integrative review. METHOD: Whittemore and Knafl's method was followed to address the research aim. Four databases (Ovid MEDLINE, Scopus, CINAHL and Embase) were searched between 2005 and 2020, suitability for inclusion was assessed, and data were extracted and analysed using content analysis. RESULTS: Thirteen articles (10 qualitative, one quantitative, and two mixed methods) were included in this review. Three themes emerged from the data that reflected older persons with MCCs' unplanned readmission experiences. These themes included (a) feelings of security, support and relief; (b) undesirable challenges at home (struggling to manage care and balancing support needs); and (c) unpleasant feelings and emotions (feelings of fear and mistrust, feelings of disappointment and loss, feelings of anxiousness and pressure). CONCLUSION: Research about unplanned readmission to the hospital does not provide sufficient detail or understanding about older persons with MCCs' experiences or their psychosocial experiences. Addressing research gaps related to the psychosocial processes and factors associated with unplanned readmission is needed to expand the current understanding of the process and concept of unplanned readmission.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».