Identifying and prioritizing recommendations to optimize transitions across the care journey for hip fractures: Results from a mixed-methods concept mapping study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals who experience a hip fracture have numerous care transitions. Improving the transition process is important for ensuring quality care; however, little is known about the priorities of different key interest groups. Our aim was to gather recommendations from these groups regarding care transitions for hip fracture. METHODS: We conducted a concept mapping study, inviting persons with lived experience (PWLE) who had a hip fracture, care partners, healthcare providers, and decision-makers to share their thoughts about 'what is needed to improve care transitions for hip fracture'. Individuals were subsequently asked to sort the generated statements into conceptual piles, and then rate by importance and priority using a five-point scale. Participants decided on the final map, rearranged statements, and assigned a name to each conceptual cluster. RESULTS: A total of 35 participants took part in this concept mapping study, with some individuals participating in multiple steps. Participants included 22 healthcare providers, 7 care partners, 4 decision-makers, and 2 PWLE. The final map selected by participants was an 8-cluster map, with the following cluster labels: (1) access to inpatient services and supports across the care continuum (13 statements); (2) informed and collaborative discharge planning (13 statements); (3) access to transitional and outpatient services (3 statements); (4) communication, education and knowledge acquisition (9 statements); (5) support for care partners (2 statements); (6) person-centred care (13 statements); (7) physical, social, and cognitive activities and supports (13 statements); and (8) provider knowledge, skills, roles and behaviours (8 statements). CONCLUSIONS: Our study findings highlight the importance of person-centred care, with active involvement of PWLE and their care partners throughout the care journey. Many participant statements included specific ideas related to continuity of care, and clinical knowledge and skills. This study provides insights for future interventions and quality improvement initiatives for enhancing transitions in care among hip fracture populations.
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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 | 0,097 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».