Assessment tools addressing avoidable care transitions in older adults: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The phenomenon of avoidable care transitions has received increasing attention over the last decades due to its frequency and associated burden for the patients and the healthcare system. A number of assessment tools to identify avoidable transitions have been designed and implemented. The selection of the most appropriate tool appears to be challenging and time-consuming. This systematic review aimed to identify and comprehensively describe the assessment tools that can support stakeholders´ care transition decisions on older adults. METHODS: This study was conducted as part of the TRANS-SENIOR research network. A systematic search was conducted in MEDLINE via PubMed, CINAHL, and CENTRAL. No restrictions regarding publication date and language were applied. RESULTS: The search in three electronic databases revealed 1266 references and screening for eligibility resulted in 58 articles for inclusion. A total of 48 assessment tools were identified covering different concepts, judgement processes, and transition destinations. We found variation in the comprehensiveness of the tools with regard to dimensions used in the judgement process. CONCLUSION: All tools are not comprehensive with respect to the dimensions covered, as they address only one or a few perspectives. Although assessment tools can be useful in clinical practice, it is worth it to bear in mind that they are meant to support decision-making and supplement the care professional´s judgement, instead of replacing it. Our review might guide clinicians and researchers in choosing the right tool for identification of avoidable care transitions, and thus support informed decision-making.
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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 | 0,016 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».