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Enregistrement W4315628310 · doi:10.1186/s12877-023-03731-6

A first look at consistency of documentation across care settings during emergency transitions of long-term care residents

2023· article· en· W4315628310 sur OpenAlexafffundabout
Kaitlyn Tate, Rachel Ma, R. Colin Reid, Patrick McLane, Jen Waywitka, Garnet Cummings, Greta G. Cummings

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health ServicesOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Health ServicesAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchMichael Smith Health Research BCUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Mots-clésMedicineDocumentationConsistency (knowledge bases)Term (time)Medical emergencyLong-term careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Documentation during resident transitions from long-term care (LTC) to the emergency department (ED) can be inconsistent, leading to inappropriate care. Inconsistent documentation can lead to undertreatment, inefficiencies and adverse patient outcomes. Many individuals residing in LTC have some form of cognitive impairment and may not be able to advocate for themselves, making accurate and consistent documentation vital to ensuring they receive safe care. We examined documentation consistency related to reason for transfer across care settings during these transitions. METHODS: We included residents of LTC aged 65 or over who experienced an emergency transition from LTC to the ED via emergency medical services. We used a standardized and pilot-tested tracking tool to collect resident chart/patient record data. We collected data from 38 participating LTC facilities to two participating EDs in Western Canadian provinces. Using qualitative directed content analysis, we categorized documentation from LTC to the ED by sufficiency and clinical consistency. RESULTS: We included 591 eligible transitions in this analysis. Documentation was coded as consistent, inconsistent, or ambiguous. We identified the most common reasons for transition for consistent cases (falls), ambiguous cases (sudden change in condition) and inconsistent cases (falls). Among inconsistent cases, three subcategories were identified: insufficient reporting, potential progression of a condition during transition and unclear reasons for inconsistency. CONCLUSIONS: Shared continuing education on documentation across care settings should result in documentation supports geriatric emergency care; on-the-job training needs to support reporting of specific signs and symptoms that warrant an emergent response, and discourage the use of vague descriptors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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