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Enregistrement W4388156466 · doi:10.1136/spcare-2023-hunc.59

P-38 Hospice community palliative care team – a multi-faceted approach to improve responsiveness

2023· article· en· W4388156466 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Fletcher, Melvin Holmes, Jimmy Brash, Claire Capewell, Kirsten Baron

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMacmillan Cancer Support
Mots-clésDocumentationMentorshipMedicinePalliative careClinical nurse specialistQuarter (Canadian coin)Service (business)NursingFamily medicineMedical emergencyBusinessMedical educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Demand for our community service has exceeded available capacity for years, leading to longer waiting times and some referred patients dying before being seen. A successful business case allowed team expansion, together with a focus on working more efficiently. <h3>Global aim</h3> All referred patients to have a clinical assessment prior to death, and to see 50% more patients. <h3>Methods/actions</h3> Adopted continuous improvement methodologies with whole team ownership. We identified a range of actions: To support recruitment, we established Clinical Nurse Specialist (CNS) development posts, supported through a structured competency and mentorship programme to become CNSs. A new community consultant post. Every patient receives an IPOS questionnaire prior to the first assessment, focussing assessments. Reviewed holistic assessment documentation. Streamlined processes for patients discharged from hospital under rapid discharge pathway including individualised end of life care assessment template. Established an urgent response team. Established a new cluster structure; developed in the footprints of the Primary Care Networks, to support collaborative working. Embedded new triaging structure based on complexity and urgency, managed within clusters. Continued to provide the hospice 24/7 advice line: new documentation and processes. <h3>Results/impact</h3> Community consultant recruited and two team members have now achieved CNS status with a further two in development. During Quarter 3 2022/23 the number of new patient assessments completed increased by 61% compared with 2021/22, with January and February 2023 increasing by 59% and 73% respectively. Deaths before assessment were lower for each quarter 2022/23 compared to the year before despite increased referral numbers; 44% reduction overall. <h3>Conclusions/future</h3> Continue to utilise continuous improvement methodologies, learning from experience and data. Further work needed to reduce number of those dying before assessment. Complete review of 2022 referrals and their timeliness. Projects will focus on ensuring referrals are received earlier, e.g., a collaborative project proposed with our renal team to establish a best supportive care renal clinic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,223
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Résumé présentoui

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