Nurses’ actions for Covid-19 patients' transitioning from hospital to home: a scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To map nurses’ actions performed during the care transitions from hospital to home of Covid-19 patients. Design/methodology/approach A scoping review based on the Joanna Briggs Institute guidelines was carried out. We searched in seven databases: PubMed/MEDLINE, BDENF, LILACS, SciELO, Embase, Scopus, Web of Science and Google Scholar. A two-step screening process and data extraction was performed independently by two reviewers. The findings were summarized and analyzed using a content analysis technique. Findings Of the total 5,618 studies screened, 21 were included. The analysis revealed nurses’ actions before and after patient’ discharge, sometimes planned and developed with the interprofessional team. The nurses’ actions included to plan and support patients’ discharge, to adapt the care plan, to use screening tools and monitor patients’ clinical status and needs, to provide health orientation to patients and caregivers, home care and face-to-face visiting, to communicate with patients, caregivers and other health professionals with phone calls and virtual tools, to provide rehabilitation procedures, to make referrals and to orient patients and families to navigate in the health system. Practical implications The results provide a broader understanding of the actions taken and challenges faced by nurses to ensure a safe care transition for Covid-19 patients from hospital to home. The interprofessional integration to discharge planning and the clinical nursing leadership in post-discharge monitoring were highlighted. Originality/value The nurses’ actions for Covid-19 patients performed during care transitions focused on coordination and discharge planning tailored to the needs of patients and caregivers at the home setting. Nurses monitored patients, with an emphasis on providing guidance and checking clinical status using telehealth tools.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle