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Enregistrement W4385264691 · doi:10.1017/s0714980823000247

Improving Transitional Care for Older Adults: Results of a Patient-Centred Quality Improvement Intervention

2023· article· en· W4385264691 sur OpenAlexaff
Jane McCusker, Sylvie Beauchamp, Sylvie Lambert, Mark J. Yaffe⃰, Ari N. Meguerditchian, Beverley-Tracey John, Marie-Pierre Bourbonnais, Shek Fung, Manon de Raad, Éric Belzile

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreMcGill UniversityCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransitional careEmergency departmentQuality managementIntervention (counseling)Patient dischargePatient satisfactionHospital dischargeDischarge planningGerontologyEmergency medicineFamily medicineMEDLINENursingHealth careOperations managementIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to evaluate the implementation and outcomes of a quality improvement intervention for older adults discharged from hospital to home, that used a patient-centred discharge education tool called the Patient-Centered Discharge Plan (PCAP). We conducted a pre–post evaluation of PCAP implementation among patients 65 years and older and discharged home from an acute medical or geriatric admission at two general hospitals. Two patient cohorts, PRE and POST, were analysed using administrative data (n = 3,309) and post-discharge structured interviews in a subset of patients (n = 326). Outcomes were 90-day readmissions and return emergency department (ED) visits, and transition experiences (10-item scale). The PCAP was provided to 20 per cent of 1,683 patients. Transition experience scores increased from PRE to POST at both hospitals (adjusted beta 1.3; 95% CI: 0.8, 1.7), and return ED visits declined in one of the two hospitals (adjusted decline 1.3%; 95% CI: -3.7, 6.2). In conclusion, dedicated resources are needed to support future PCAP implementation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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