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Enregistrement W4387475742 · doi:10.21203/rs.3.rs-3411608/v1

Discharge communication for mental health visits to the pediatric emergency department: A mixed-methods study

2023· preprint· en· W4387475742 sur OpenAlexaff
Amber Z. Ali, Bruce Wright, Janet Curran, Joelle Fawcett-Arsenault, Amanda S. Newton

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensAlberta Health ServicesDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionUsabilityEmergency departmentMental healthMedicineIntervention (counseling)NursingPsychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Discharge communication is essential to convey information regarding the care provided and follow-up plans after a visit to a hospital emergency department (ED), but it can be lacking for visits for pediatric mental health crises. Our objective was to improve pediatric mental health discharge communication by co-designing and testing the usability of new discharge communication interventions. Methods The study was conducted in two phases using experience-based co-design (EBCD). In phase 1 (Sep 2021 to Jan 2022), five meetings were conducted with a team of six parents and two clinicians to co-design new ED discharge communication interventions for pediatric mental health care. The team used the Capability, Opportunity, Motivation, Behavior (COM-B) model to identify strategies to support the delivery of the new interventions. After meeting five, team members completed the Public and Patient Engagement Evaluation Tool (PPEET) to evaluate the co-design experience. In phase 2 (Apr to Jul 2022), intervention usability and satisfaction were evaluated by a new group of parents, youth aged 16–24 years, ED physicians, and nurses (n = 2 of each). Evaluation results were used by the co-design team to finalize the interventions and delivery strategies. Results Two discharge communication interventions were created: a brochure for families and clinicians to use during the ED visit, and a text-messaging system for families after the visit. There was high engagement satisfaction in phase 1 (overall mean PPEET score, 4.5/5). In phase 2, user satisfaction was high (mean clinician score, 4.4/5; mean caregiver/youth score, 4.1/5) with both interventions. Usability feedback included in final intervention versions included instructions on intervention use and ensuring the text-messaging system activates within 12–24 hours of discharge. Conclusions The interventions produced by this co-design initiative have the potential to address gaps in current discharge practices. Future testing is required to evaluate the impact on patients, caregivers, and health care system use after the ED visit.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,320
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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