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Enregistrement W4401220131 · doi:10.51731/cjht.2024.943

Strategies to Reduce Alternate Level of Care

2024· article· en· W4401220131 sur OpenAlexaboutno aff
CADTH

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineHealth carePopulationGrey literaturePopulation ageingGerontologyOlder peopleEnvironmental healthMEDLINENursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What Is the Issue? Alternate level of care (ALC) is when a patient is occupying a bed in a hospital and does not require the intensity of resources or services provided in that hospital. ALC is a persistent barrier to providing efficient health care in Canada, as it is in most health systems worldwide (where ALC is referred to as delayed discharge). Older adults (aged 65 years or older) who require placement in residential care are the largest subgroup of the ALC patient population. Analyzing ALC use data can inform decision-makers about data trends and which jurisdictions have reduced ALC times. By understanding the strategies, policies, or other interventions that have been used to reduce ALC in Canada, and which have been successful at minimizing ALC, decision-makers can consider which strategies to implement in their health jurisdictions. What Did We Do? We analyzed Canadian Institute for Health Information data related to ALC and average length of ALC in older adults in the provinces and territories of Canada. We conducted an environmental scan of the academic and grey literature to: identify strategies to address ALC in older adults in Canada identify strategies that have been effective in reducing ALC in older adults in Canada. What Did We Find? In 2022 to 2023, Canada (excluding Quebec) had 15 ALC hospitalizations per 1,000 population, 369 total ALC days per 1,000 population, and a mean of 25 ALC days per hospitalization in patients aged 65 and older awaiting admission to residential care or elsewhere. While there were variations across jurisdictions, the trends in ALC over time for adults aged 55 years and older were relatively consistent. Patients with more ALC days were aged 75 years and older, had lower incomes, and were admitted to the hospital as urgent. We identified 19 strategies that addressed ALC in older adults in Canada. These included input, throughput, and system-level interventions, which we categorized as live information sharing, recommended initiatives, tools and guidelines, practice changes, and infrastructure and finance. We identified 4 studies that reported a favourable effect of a throughput or system-level strategy compared to no strategy or standard care on ALC hospitalizations, length of stay, or discharge to home. Two throughput strategies may be effective: The Subacute Care for the Frail Elderly (SAFE) Unit improved ALC length of stay (LOS), hospital LOS, and discharge to home. The Transitional Care Unit improved discharge to home. Two system-level strategies may be effective: Home First improved ALC hospitalizations, ALC LOS, and discharge to home. Behavioural Supports Ontario improved ALC hospitalizations and ALC LOS. What Does This Mean? We found common themes in our environmental scan that decision-makers may incorporate into strategies for addressing ALC in older adults waiting for residential care, including the provision of integrated care, promotion of age-friendly care, early identification of patients at risk of ALC, sharing of tools and resources, transitional care, and inclusion of families and caregivers in care planning. This report may serve as the first step for future systematic reviews or other evidence syntheses with a broader scope. Future research might investigate the factors that contribute to ALC and interventions to address those factors.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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