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Enregistrement W4410898621 · doi:10.1111/jgs.19535

“We Didn't Ask to Be Sick:” Equipping Residents and Care Partners for Transitions From Long‐Term Care to Hospital

2025· article· en· W4410898621 sur OpenAlexafffundabout
Alixe Ménard, Yamini Singh, Michaela Adams, Jun Bai, Daniel Kobewka, Krystal Kehoe MacLeod

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensCARE CanadaOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLong-term careFocus groupAutonomyMedicineAdvance care planningNursingGeriatricsHealth careNeeds assessmentPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-centered care is fundamental to high-quality healthcare, emphasizing respect for individual needs and preferences. In long-term care (LTC), this approach, known as resident-centered care, necessitates accommodating diverse levels of resident autonomy, particularly for those with cognitive impairments. Transitioning from LTC to hospital settings presents significant challenges, as it can disrupt continuity of care and heighten stress for residents, care partners, and staff. To address these challenges, decision-making should be thoughtful and planned rather than rushed or based on emotions during crises. METHODS: Following semi-structured needs assessment interviews with 28 participants from three LTC homes in Ontario, Canada, we organized focus groups with a subset of residents and care partners. These focus groups were conducted to gather insights and preferences for developing a decision-making tool tailored to LTC-to-hospital transitions. Using a framework designed to assess decisional needs and enhance decision outcomes, the focus groups explored participants' priorities and generated recommendations for the creation of a tool to test and evaluate in their LTC home. RESULTS: Participants proposed three tools to improve LTC-to-hospital transitions: (1) a decision-aid flowchart to guide users through questions, record details, and provide care options and contact information; (2) a hospitalization chapter in the LTC home's admission handbook with guidance, checklists, and cost breakdowns; and (3) a lanyard with a dual-sided card and QR code linking to an electronic platform containing important resident information and contact details. CONCLUSIONS: The study identified critical decisional needs and proposed tools that can address both preparation and decision-making aspects for hospital transitions from LTC. Co-designing these tools with residents and care partners ensures their alignment with user needs, enhancing resident-centered care during critical transitions. The implementation of these tools could significantly improve the transition experience, ensuring continuity of resident-centered 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,367 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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