Advancing a virtual home hospital: a blueprint for development and expansion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rising demand for hospitals has spurred increased interest in adopting virtual home hospital (VHH) care models. Development in this area often uses rigid research methods. This study describes a dynamic approach to constructing a VHH and outlines the progress over 5 years. METHODS: In 2018, a multicentre VHH was developed in Edmonton, Alberta, Canada, using an innovation lab approach, fostering collaboration among healthcare stakeholders for design, prototyping and testing. Over a 5-year period (2018-2022), the VHH underwent trial and adaptation using the Model for Improvement and the Dynamic Sustainability Framework, refining integrated care for a broader patient population. Within the VHH, patients received acute, hospital-level care at home, using technology, existing services and hospital and community personnel. Outcome measures included number of patient cohorts, staffing numbers, patients served, capacity and hospitals/health centres supported. RESULTS: Over 5 years, the VHH expanded from 2 to 15 staff members, from 14 to 25 physicians, from 45 to 870 total patients served, from 10- to 75-patient capacity and from serving 1 hospital to 6 hospitals and 1 health centre. The VHH advanced by transitioning from telehealth to digital remote patient monitoring, involving additional community partners, extending operating hours, diversifying admission and referral pathways and improving patient monitoring. CONCLUSION: A VHH has the potential to bridge the gap between hospital and community care and to become a permanent healthcare delivery model that supports continuity of patient care.
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 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 | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».