Characteristics of Patients Receiving Complex Case Management in an Acute Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving transitions in care is a major focus of health care planning. In the research team's prior intervention study, the length of stay (LOS) was reduced when patients at high risk for readmission were identified early in their acute care stay and received complex management. OBJECTIVE: This study will describe the characteristics of patients receiving complex case management in an urban acute care hospital. PRIMARY PRACTICE SETTING: Acute care hospital. METHODOLOGY AND SAMPLE: This was a retrospective chart review of patients in a previous quality assurance study. A random selection of patients who previously underwent high-risk screening using the LACE (Length of stay; Acuity of the admission; Comorbidity of the patient; Emergency department use) index and received complex case management (the intervention group) were reviewed. The charts of a random selection of patients from the previous comparison group were also reviewed. Patient characteristics were collected and compared using descriptive statistics. RESULTS: In the intervention group, more patients had their family physicians (FPs) documented (93.1% [81/87] vs. 89.2% [66/74]). More patients in the intervention group (89.7% [77/87] vs. 85.1% [63/74]) lived at home prior to admission. More patients in the intervention group had a family caregiver involved (44.8% [39/87] vs. 41.9% [31/74]). At discharge, more patients in the intervention group (87.1% [74/85]) were discharged home compared with the comparison group (78.4% [58/74]). IMPLICATIONS FOR CASE MANAGEMENT PRACTICE: (1) Having an identified FP, living at home, and having family caregiver(s) characterized those with lower LOS and discharged home. (2) Case management, risk screening, and discharge planning improve patient outcomes. (3) This study identified the importance of having a FP and engaged family caregivers in improving care outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».