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Enregistrement W4289530769 · doi:10.2196/preprints.41393

An After-Hours Virtual Care Service for Children With Medical Complexity and New Medical Technology: Mixed Methods Feasibility Study (Preprint)

2022· preprint· en· W4289530769 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Babayan, Krista Keilty, Jessica Esufali, Francisco J Grajales

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiterature Analysis and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineService (business)Medical emergencyMedical recordNursingFamily medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>BACKGROUND</title> Family caregivers (FCs) of children with medical complexity require specialized support to promote the safe management of new medical technologies (eg, gastrostomy tubes) during hospital-to-home transitions. With limited after-hours services available to families in home and community care, medical device complications that arise often lead to increased FC stress and unplanned emergency department (ED) visits. To improve FC experiences, enable safer patient discharge, and reduce after-hours ED visits, this study explores the feasibility of piloting a 24/7 virtual care service (Connected Care Live) with families to provide real-time support by clinicians expert in the use of pediatric home care technologies. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> This study aims to establish the economic, operational, and technical feasibility of piloting the expansion of an existing nurse-led after-hours virtual care service offered to home and community care providers to FCs of children with newly inserted medical devices after hospital discharge at Toronto’s Hospital for Sick Children (SickKids). </sec> <sec> <title>METHODS</title> This exploratory study, conducted from October 2020 to August 2021, used mixed data sources to inform service expansion feasibility. Semistructured interviews were conducted with FCs, nurses, and hospital leadership to assess the risks, benefits, and technical and operational requirements for sustainable and cost-effective future service operations. Time and travel savings were estimated using ED visit data in SickKids’ electronic medical records (Epic) with a chief complaint of “medical device problems,” after-hours medical device inquiries from clinician emails and voicemails, and existing service operational data. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> A total of 30 stakeholders were interviewed and voiced the need for the proposed service. Safer and more timely management of medical device complications, improved caregiver and provider experiences, and strengthened partnerships were identified as expected benefits, while service demand, nursing practice, and privacy and security were identified as potential risks. A total of 47 inquiries were recorded over 2 weeks from March 26, 2021, to April 8, 2021, with 51% (24/47) assessed as manageable via service expansion. This study forecasted annual time and travel savings of 558 hours for SickKids and 904 hours and 22,740 km for families. Minimal technical and operational requirements were needed to support service expansion by leveraging an existing platform and clinical staff. Of the 212 ED visits related to “medical device problems” over 6 months from September 1, 2020, to February 28, 2021, enteral feeding tubes accounted for nearly two-thirds (n=137, 64.6%), with 41.6% (57/137) assessed as virtually manageable. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> Our findings indicate that it is feasible to pilot the expansion of Connected Care Live to FCs of children with newly inserted enteral feeding tubes. This nurse-led virtual caregiver service is a promising tool to promote safe hospital-to-home transitions, improve FC experiences, and reduce after-hours ED visits. </sec>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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