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Enregistrement W4392221508 · doi:10.1371/journal.pone.0297542

"I think we did the best that we could in the space:” A qualitative study exploring individuals’ experiences with three unconventional environments for patients with a delayed hospital discharge

2024· article· en· W4392221508 sur OpenAlexafffundabout
Michelle Marcinow, Lauren Cadel, Arija Birze, Jane Sandercock, Junhee Baek, Walter P. Wodchis, Sara J. T. Guilcher, Kerry Kuluski

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésStaffingQualitative researchHealth careAcute careNursingMedicineSet (abstract data type)Space (punctuation)PsychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given growing hospital capacity pressures, persistent delayed discharges, and ongoing efforts to improve patient flow, the use of unconventional environments (newly created or repurposed areas for patient care) is becoming increasingly common. Despite this, little is known about individuals' experiences in providing or receiving care in these environments. OBJECTIVES: The objectives of this study were to: (1) describe the characteristics of three unconventional environments used to care for patients experiencing a delayed discharge, and (2) explore individuals' experiences with the three unconventional environments. METHODS: This was a multi-method qualitative study of three unconventional environments in Ontario, Canada. Data were collected through semi-structured interviews and observations. Participants included patients, caregivers, healthcare providers, and clinical managers who had experience with delayed discharges. In-person observations of two environments were conducted. Interviews were transcribed and notes from the observations were recorded. Data were coded and analyzed thematically. RESULTS: Twenty-nine individuals participated. Three themes were identified for unconventional environments: (1) implications on the physical safety of patients; (2) implications on staffing models and continuity of care; and, (3) implications on team interactions and patient care. Participants discussed how the physical set-up of some unconventional spaces was not conducive to patient needs, especially those with cognitive impairment. Limited space made it difficult to maintain privacy and develop social relationships. However, the close proximity of team members allowed for more focused collaborations regarding patient care and contributed to staff fulfilment. A smaller, consistent care team and access to onsite physicians seemed to foster improved continuity of care. CONCLUSIONS: There is potential to learn from multi-stakeholder perspectives in unconventional environments to improve experiences and optimize patient care. Key considerations include keeping hallways and patient rooms clear, having communal spaces for activities and socialization, co-locating team members to improve interactions and access to resources, and ensuring a consistent care team.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,015
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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