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Enregistrement W4323345426 · doi:10.1590/1983-1447.2022.20220222.en

Development of a measurement instrument to assess patient safe transition at hospital discharge

2022· review· en· W4323345426 sur OpenAlexaff
Aline Marques Acosta, Maria Alice Dias da Silva Lima, Giselda Quintana Marques, Paula Buchs Zucatti, Cristhiane de Souza Silveira, Nelly D. Oelke

Notice bibliographique

RevueRevista gaúcha de enfermagem · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésContent validityContext (archaeology)ReferralIndex (typography)Test (biology)Content analysisQuality (philosophy)MedicineNursingPatient safetyPsychologyMedical emergencyMedical educationHealth carePsychometricsComputer scienceSociologyClinical psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop and validate the content of a measurement instrument to assess the quality of care transitions and patient safety at hospital discharge from the nurses' perspective. METHODS: A methodological study developed in southern Brazil between April 2019 and January 2022, in three stages: integrative review and semi-structured interviews with six nurses for construction of the instrument; content validation with a committee of 14 experts; and a pre-test with 20 nurses. A Content Validity Index above 0.80 was employed. RESULTS: A measurement instrument with 37 items organized into six domains was developed, as follows: structure; discharge planning; care education; referral for continuity of care; safety culture, and care transitions results. The general Content Validity Index reached 0.93. CONCLUSIONS: The measurement instrument presented content validation and will contribute to understanding transitional care in the Brazilian context, proposing changes to qualify and strengthen patient safety at hospital discharge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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