Talking About Notes: Using a Design-Based Research Approach to Develop a Discharge Summary Template on a Geriatric Inpatient Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Discharge summaries are important educational tools, guiding trainees in their collection and documentation of data. As geriatric competencies are integrated in medical curricula, documentation on in-patient geriatric rotations should represent the unique care and education provided, yet often follow generic templates. What content should be included in a geriatric discharge summary has not previously been explored and was the purpose of this study. Methods: A mixed-methods, designed-based research approach was used to assess note quality on a geriatric in-patient unit and iteratively co-develop a template with examples through three phases: 1) needs assessment, 2) consensus building, and 3) template development. Results: Sixty-eight discharge summaries were assessed by five geriatricians, with 14 gaps identified. Many of these reflected elements that were present but addressed generically without attention to the specificity required from a geriatric perspective. In response, the team developed a geriatric-specific template with explicit examples. Through the consensus process three barriers to quality notes and trainee education were identified: the chronic state of low-quality notes being accepted as the norm, time limitations due to the high volume of patients, and high volume of clinical documents. Conclusions: The identification of gaps in geriatric discharge summaries allowed for the co-development of an instructional template and examples that goes beyond simple headings and highlights the importance of applying and documenting geriatric competencies. Although we encourage others to take up and modify the tools for trainees in their local context, more importantly, we encourage them to take up the dialogue about note quality.
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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 | 0,203 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».