Implementation of a Modified Early Screening for Discharge Tool to Optimize Case Manager Efficiency and Impact Length of Stay
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF STUDY: The postacute landscape has been challenged since the onset of the COVID-19 pandemic by staffing shortages and a decline in postacute bed availability. As a result, patients in acute care hospitals are experiencing longer lengths of stay (LOS) and case managers (CMs) are managing increasingly complex discharge plans. This project involved the design and implementation of a modified Early Screen for Discharge Planning (ESDP) tool to support prioritizing patients with complex discharge needs, with the primary outcome of decreasing LOS. PRIMARY PRACTICE SETTING: The project took place in a community teaching hospital, part of a large academic health system in the Northeast, United States. METHODOLOGY AND PARTICIPANTS: The project was designed as a prospective controlled study (between September 1 and November 30, 2021) with defined intervention and control cohorts, involving a modified ESDP electronic health record-based score including self-rated walking limitation, age, prior living status, and mobility level of assist. A modified ESDP score of 10 and greater indicated that patients would benefit from ongoing CM support, whereas those with an ESDP score of less than 10 were unlikely to have discharge planning needs. Participants were adult patients on medical and surgical inpatient units. RESULTS: The project included 718 patients, 376 and 342 in the intervention and control cohorts, respectively. The modified ESDP performed comparably with the standard ESDP (14% discrepancy, with all patients appropriately identified for CM services). Implementation of the modified ESDP led to 53.5% of patients screening out of CM services, thereby increasing the time CMs were able to spend on complex discharge planning and was associated with a trend in LOS reduction (0.55 days). IMPLICATIONS FOR CASE MANAGEMENT PRACTICE: The findings of this project demonstrate that implementation of a modified ESDP can improve CM efficiency and improve hospital throughput. Given the unprecedented capacity challenges in both the acute and postacute settings, there is a need to implement CM workflow strategies that will optimize the effectiveness of critical resources, while ensuring that patients' complex discharge needs are met.
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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 | 0,016 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».