Evaluation of a pathway to address take own leave events for First Nations peoples presenting for emergency care: The Deadly <scp>RED</scp> project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The 'Deadly RED' project primarily aimed to improve culturally competent care to reduce the number of First Nations patients presenting to a Queensland ED who 'Take own leave' (TOL). The secondary aim was to evaluate the implementation project. METHODS: A pre/post-test quasi experimental study design using mixed methods was co-designed with adherence to Indigenous research considerations. Quantitative analysis of First Nations presentations before and after Deadly RED implementation was performed using SPSS. Qualitative analysis of transcribed research yarns in NVIVO was coded and themed for analysis. Staff experiences and perspectives were collated using electronically distributed surveys and process audits were performed. RESULTS: A total of 1096 First Nations presentations June to August 2021 and 1167 in the matched 2022 post-implementation period were analysed. Significantly more patients were recorded as TOL post-implementation (13.0% pre vs 21.3% post) and representations rates were unchanged. Forty-six staff surveyed identified improvements in all parameters including cultural appropriateness and quality of care. Qualitative analysis of 85 research yarns revealed themes migrated to increasingly acceptable, accessible, and usable care. Notably, 45% of the First Nation's patients recorded as TOL self-reported that their treatment was complete. The study was feasible as 80% of packs distributed and 73% follow-up screening after TOL. CONCLUSIONS: The Deadly RED evaluation revealed significant discrepancies in the reported data points of TOL and the 'story' of the First Nations persons experience of appropriate and completed care. Staff awareness and cultural capability improved significantly, and yarning allowed knowledge translation and improvements in communication which contributed to a better healthcare experience for First Nations patients attending our ED.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».