Intensive Case Management to Reduce Hospital Readmissions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF STUDY: Hospital readmissions burden the U.S. health care system, and they have negative effects on patients and their families. The primary aim of this study was to pilot an intensive case management (ICM) intervention to reduce 30-day hospital readmissions. A secondary aim was to obtain patient- and caregiver-reported reasons for readmission. PRIMARY PRACTICE SETTING: The setting was a vertically integrated health care system located in Northern California. METHODOLOGY AND SAMPLE: This pilot quality improvement project occurred over a 4-month period. The intervention was delivered by master's degree students in nurse case management through an academic-clinical partnership. Patients hospitalized with a 30-day readmission were offered the ICM intervention. A total of 36 patients were identified and 20 accepted. Patient and/or caregiver was interviewed to identify reasons for their readmission. Data were collected about pre-/post-health care utilization including subsequent 30-day readmission. Mixed methods were used to analyze the findings. RESULTS: Thirteen of 20 enrolled patients received the weekly ICM intervention for at least 30 days. Seven declined further contact before 30 days. Patient-reported reasons for readmission included being discharged too soon, poor communication among providers and with patients/families, lack of understanding about disease management and/or treatment options, and inadequate support. Several patients believed that their readmission was unavoidable due to the complexity of their illnesses. We compared 30-day readmissions for those who participated in and those who declined the ICM intervention, finding that those who received the ICM intervention had a lower readmission rate than those who did not receive the intervention (35% vs. 37.5%).
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découle