Structured handoff to improve communication from inpatient to outpatient dialysis units: A quality improvement project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with end-stage kidney disease requiring dialysis encounter high hospital readmission rates. One contributor is poor communication between hospitals and outpatient dialysis facilities. We hypothesized that improved communication may reduce 30-day hospital readmissions for patients on dialysis at an urban, safety net hospital. METHODS: We created a standardized discharge handoff tool that is easy to use and provides concise data for dialysis centers. The handoff tool is a novel, electronic MACRO template (called a "dot-phrase") to be included in discharge documentation. Instructions for the dot-phrase and electronic facsimile (e-faxing) were sent to Internal Medicine residents immediately prior to their rotation on an inpatient Renal service. We then measured the intervention implementation rate and its impact on hospital readmission metrics. RESULTS: We compared 3 months of preintervention and 6 months of postintervention data, identifying 82 and 135 index discharges in each respective study period. Patients were predominantly male (56.2%) and receiving hemodialysis (89.8%); a minority (9.2%) were undomiciled at the time of discharge. Mean age was 60.5 years (SD 14.0). Renal discharges followed by 30-day Renal readmission were not statistically lower in the postintervention group for the index discharge alone (26.8% vs. 20.0%, p = 0.12), but were for overall discharges (51.2% vs. 25.7%, p < 0.0001). The dot-phrase was used in 95.4% of discharge summaries, and 74.7% of discharge summaries were e-faxed within 24 h of discharge. CONCLUSION: There was high uptake of a standardized discharge handoff tool among Internal Medicine residents on a Renal inpatient service. Using a handoff tool and e-faxing may improve communication with outpatient dialysis centers and may reduce readmissions among some patients but is likely insufficient to fully address high readmission rates. Subsequent intervention iterations would benefit from further collaboration with outpatient dialysis units for customization of the handoff tool to meet local communication needs.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».