Transitional care clinics for patients discharged from hospital without a primary care provider: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The transition from hospital to home is a high-risk period. Timely follow-up care is essential to reducing avoidable harms such as adverse drug events, yet may be unattainable for patients who lack attachment to a primary care provider. Transitional care clinics (TCCs) have been proposed as a measure to improve health outcomes for patients discharged from hospital without an established provider. In this systematic review, we compared outcomes for unattached patients seen in TCCs after hospital discharge relative to care as usual. METHODS: We searched the following bibliographic databases for articles published on or before August 12, 2022: MEDLINE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Cochrane Database of Systematic Reviews, PsycINFO, and Web of Science. Five studies were identified that examined the effects of a dedicated postdischarge clinic on emergency department (ED) visits, readmissions, and/or mortality within 90 days of discharge for patients with no attachment to a primary care provider. RESULTS: Studies were heterogeneous in design and quality; all were from urban centers within the United States. Four of the five studies reported a reduction in either the number of ED visits or readmissions in patients seen in a TCC following hospitalization. CONCLUSIONS: TCCs may be effective in reducing hospital contacts in the period following hospital discharge in patients with no established primary care provider. Further studies are required to evaluate the health benefits attributable to the implementation of TCCs across a broad range of practice contexts, as well as the cost implications of this model.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».