The implementation of a precision case management model in a Canadian inpatient rehabilitation center: The 12-months post-implementation findings of a quality improvement project
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
Despite recommendations, few have reported on quality improvement initiatives to implement length of rehabilitation stay benchmarks, while actively monitoring functional outcomes. This article describes the development, implementation, and evaluation of a precision case management model across all inpatient rehabilitation client groups in a Canadian facility. To develop the length of rehabilitation-stay (LoRS) benchmarks, patient data was retrospectively analyzed. A severity specific method was used to stratify median length of stay. A target reduction on 8.6 days in LoRS was established. Functional discharge targets were also set and monitored at specific intervals via the Functional Independence Measure (FIM®). The implementation used an incremental quality improvement phased approach. Following 12-months, a statistically significant reduction in mean LoRS of 13.2 days was achieved, along with a small increase in FIM® change across all rehabilitation client groups. A similar pattern was seen across the three main client groups, where a LoRS reduction greater than the target was achieved, along with important improvements in LoRS efficiency. This study demonstrates how the implementation of a precision case management model can assist a facility in markedly reducing LoRS across inpatient groups, without compromising functional change or community discharge rates and begin its transformation to a value-based organization.
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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 | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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