DEVELOPING A GERIATRIC EMERGENCY DEPARTMENT BY FOCUSING ON THE THREE PS: PEOPLE, PROCESSES, AND PLACE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older patients’ emergency department (ED) visits in the U.S. rose a surprising 30% during the period 2015-2019 to about 28 million visits annually. Many EDs are now examining emerging geriatric emergency department (GED) models of care to address the care needs of this population. This paper provides a practical overview of how to develop a GED and introduces the 3 Ps model focusing attention on the ED’s People, Processes, and the Place thereby providing a clear framework for practical GED development. Key resources facilitating GED development includes: the national GED Collaborative (GEDC) organization, the nationally endorsed GED Guidelines, and resources associated with the Geriatric Emergency Department Accreditation process. Core clinical elements needed to create a GED’s operations are found in its care processes including: 1) General approaches to the patient; 2) Screening for high-risk conditions; 3) Enhanced assessment for older patients; 4) potential workflow alterations; and 5) Attention to transitions into and out of the ED. The paper concludes by provides additional practical guidance to EDs seeking to enhance the ED experience of older people and improve the quality of their outcomes.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».