Exploring factors affecting the timely transition of ventilator assisted individuals in Ontario from acute to long-term care: Perspectives of healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Ventilator Assisted Individuals (VAIs) frequently remain in intensive care units (ICUs) for a prolonged period once clinically stable due to a lack of transition options. These VAIs occupy ICU beds and resources that patients with more acute needs could better utilize. Moreover, VAIs experience improved outcomes and quality of life in long-term and community-based environments. Objective: To better understand the perspectives of healthcare providers (HCPs) working in an Ontario ICU regarding barriers and facilitators to referral and transition of VAIs from the ICU to a long-term setting. Methods: We conducted semi-structured interviews with ten healthcare providers involved in VAI transitions. Main Results: Perceived barriers included long wait times for long-term care settings, insufficient bed availability at discharge locations, medical complexity of patients, long waitlists, and a lack of transparency of waitlists. Facilitators included strong partnerships and trusting relationships between referring and discharge locations, a centralized referral system, and utilization of community partnerships across care sectors. Conclusions: Insufficient resourcing of long-term care is a key barrier to transitioning VAIs from ICU to long-term settings; strong partnerships across care sectors are a facilitator. System-level approaches, such as a single-streamlined referral system, are needed to address key barriers to timely transition.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».