Unpacking the dynamics of transitional care units in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Transitional care units (TCUs) provide short-term, low-intensity, restorative care to patients who are medically stable but unable to leave the hospital due to factors, such as lack of support. In Ontario, Canada, TCUs have been implemented over the past decade, yet little is known about their operation. This study aimed to explore the structural characteristics and the care processes of TCUs from the perspective of TCU managers. RESEARCH DESIGN AND METHODS: An exploratory descriptive qualitative design was employed. Semi-structured interviews were conducted with seven TCU managers. A five-step inductive thematic analysis was used to identify themes. Participants' median age was 46 years (range 36-50), with four men and three women. Their experience as TCU managers at the time of the interview ranged from 2 months to 5 years. RESULTS: The study results suggest variation across TCUs in terms of structure and patient populations served. Four themes were identified related to the care processes across seven TCUs: (1) ensuring safe transitions; (2) managing patients' expectations; (3) creating a team that works together; and (4) navigating a constantly changing environment. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Taking into account the variability of models, implementation and evaluation of these programs require careful planning. The complex medical and psychosocial needs of TCU patients should be considered when designing these units to ensure effective and appropriate care delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».