Risk Management During the Transition From Hospital to Home: A Multiple Case Study Documenting the Experience of Patients Living With a Major Neurocognitive Disorder, Their Caregivers, and Healthcare Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the risks in the months following hospital discharge is crucial for healthcare professionals to ensure the need for assistance is met. However, this may be challenging in the case of patients living with a major neurocognitive disorder (PLMNCD). Thus, it is important to incorporate patients' and caregivers' experiences of the transition from hospital to home in the risk assessment. This multiple case study comprised 7 PLMNCD, their caregivers, and occupational therapists. Fifty-four interviews, conducted just before, as well as 3 weeks and 3 to 6 months after hospital discharge, were qualitatively analyzed. Results revealed that risk management during the hospital-to-home transition is a dynamic process aimed at establishing a satisfactory routine while avoiding adverse events. This risk management process, which identifies challenges over time and between stakeholders, involves (a) determining the seriousness and acceptability of risks, (b) reflecting on ways to manage risks, and (c) taking steps to manage risks. This knowledge will help to provide more appropriate care and services that strike a balance between safety and autonomy.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».