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Enregistrement W4399463298 · doi:10.12927/hcq.2024.27323

Bridge-to-Home: A Case Study of the Mutually Reinforcing Benefits of Patient Engagement–Focused Quality Improvement Initiatives for Transitions out of Hospital

2024· article· en· W4399463298 sur OpenAlexaffvenue
Shoshana Hahn‐Goldberg, Audrey L’Espérance, Brady Comeau, Alexandra Harrison, Carol Fancott

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensCARE CanadaÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Quality managementQuality (philosophy)NursingBest practicePublic relationsBusinessMedicinePsychologyOperations managementPolitical scienceMarketingEngineeringSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bridge-to-Home program was launched as a 16-month collaborative from 2018 to 2020 to improve care transitions out of hospital using a patient engagement-focused quality improvement (QI) initiative. Teams that participated in the collaborative were able to implement elements of the patient-oriented care transitions bundle, improve experience of care transitions and increase capacity for patient engagement for both patient partners and providers. In this article, we highlight three case studies of teams in different types of organizations with different levels of patient engagement maturation. Key enablers and barriers are identified with a specific lens on engagement efforts to co-produce changes in the processes and experience of care. These cases illustrate that providing support for patient engagement when leading a QI initiative is mutually reinforcing, where patient engagement and QI support and strengthen each other, resulting in increased success of the quality initiative and increased capacity for patient engagement.

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)0,006
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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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