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Enregistrement W4402992994 · doi:10.1093/ageing/afae178.347

Unexpected Journeys: Investigating Urgent and Emergency Care Trends of Patients Attending a Community Specialist Team for Older Adults

2024· article· en· W4402992994 sur OpenAlexaboutno aff
Kei Yen Chan, James Geoghegan, Fiona McCleane, Clíodhna Fitzmaurice, K Mannion, Máire Ní Neachtain, Edel Shiel, Mary Donohue, Des Mulligan, Joshua Ramjohn, Maria Louise Lyne, Afrah Al Fazari, Catriona Reddin, Clodagh McDermott, Aidan Stankard, Shona Burke, Amy Lynch, C Hanrahan, Meave Higgins, S. Memon, Dearbhla Edwards Murphy, Chloe Conlon, Mary Okon, Aoife Cashen, Niamh Martin, Cliona Small, Stephanie A. Robinson, Maria Costello, Michelle Canavan

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyEmergency medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Transitions of care for older people via ICPOP and Urgent and Emergency Care (UEC) pathways are becoming more complex. Demand for unscheduled care for older adults with complex care needs will increase with an ageing society, requiring proactive case management and practical realisation of integrated care pathways. Methods Retrospective analysis of UEC presentations of older patients attending a community specialist team (CST) who underwent Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) between January-July 2023. Demographics and functional status [Clinical Frailty Score (CFS), Barthel Index (BI), Lawton-Brody Score (IADL), Montreal Cognitive Assessment (MOCA)] were extracted, along with UEC presentations post-CGA until March 2024. Results 356 patients underwent CGA and 42% (n=148) had subsequent unscheduled care attendance(s). Of those with an UEC attendance 36% (n=54) lived alone. Median functional scores were: CFS 5, BI 17, IADL 3, MOCA 17. Median time to UEC presentation was 100 days since CGA. There were 283 UEC interactions in total. 39% (n=58) had >1 interaction. 73% (n=206) of interactions resulted in acute hospital admissions, 21% (n=58) were ED visits, and 6% (n=19) were Pathfinder interactions. Falls (31%) and infection (19%) were the leading causes for presentation. Of 206 admissions, 61% were admitted under medical specialties, 26% under Geriatric Medicine, and 13% under Surgery. Average hospital stay was 13 days. 65% (n=134), were discharged home, 11% (n=22) to transitional care beds, 7% (n=15) to rehabilitation, 7% (n=14) to nursing home, 3% (n=5) transferred to other hospitals, 7%(n=15) died. Conclusion Over half of patients attending a CST had an UEC presentation, reflecting the complexity of this cohort and their level of healthcare utilisation. Case management roles that complement and pull together existing elements of the older persons pathway are lacking across healthcare settings and are fundamental to successful implementation of a patient-centred age friendly health system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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