<scp>Connect‐Home</scp> transitional care from skilled nursing facilities to home: A stepped wedge, cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skilled nursing facility (SNF) patients and their caregivers who transition to home experience complications and frequently return to acute care. We tested the efficacy of the Connect-Home transitional care intervention on patient and caregiver preparedness for care at home, and other patient and caregiver-reported outcomes. METHODS: We used a stepped wedge, cluster-randomized trial design to test the intervention against standard discharge planning (control). The setting was six SNFs and six home health offices in one agency. Participants were 327 dyads of patients discharged from SNF to home and their caregivers; 11.1% of dyads in the control condition and 81.2% in the intervention condition were enrolled after onset of COVID-19. Patients were 63.9% female and mean age was 76.5 years. Caregivers were 73.7% female and mean age was 59.5 years. The Connect-Home intervention includes tools, training, and technical assistance to deliver transitional care in SNFs and patients' homes. Primary outcomes measured at 7 days included patient and caregiver measures of preparedness for care at home, the Care Transitions Measure-15 (patient) and the Preparedness for Caregiving Scale (caregiver). Secondary outcomes measured at 30 and 60 days included the McGill Quality of Life Questionnaire, Life Space Assessment, Zarit Caregiver Burden Scale, Distress Thermometer, and self-reported number of patient days in the ED or hospital in 30 and 60 days following SNF discharge. RESULTS: The intervention was not associated with improvement in patient or caregiver outcomes in the planned analyses. Post-hoc analyses that distinguished between pre- and post-pandemic effects suggest the intervention may be associated with increased patient preparedness for discharge and decreased number of acute care days. CONCLUSIONS: Connect-Home transitional care did not improve outcomes in the planned statistical analysis. Post-hoc findings accounting for COVID-19 impact suggest SNF transitional care has potential to increase patient preparedness and decrease return to acute care.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».