Implementation of a Specialized Heart Function Inpatient Unit to Improve Patient Care, Trainee Education, and Healthcare System Efficiencies
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Background: Heart failure is an increasingly prevalent condition characterized by long length of stays (LOSs) in hospital and high 30-day readmission rates. To accommodate the growing number of patients, a new specialized heart function inpatient unit (HFIU) was implemented to allow dedicated personnel trained in heart failure management. The HFIU aimed to improve staff satisfaction and reduce LOS and 30-day readmissions. We report this initial evaluation at a cardiac center in Hamilton, ON. Methods and Design: The HFIU service had a capacity of 7–10 beds and was staffed by a cardiologist and nurse practitioner trained in heart failure management. Online surveys were administered at 3- and 12-month postimplementation to all staff involved, using a 7-point Likert scale. In addition, patient metrics for 6-month preimplementation and 12-month postimplementation were reviewed from a hospital database, including LOS and 30-day readmission rates. Results: Staff expressed satisfaction with the HFIU at 12-month postimplementation on 7-point Likert scale with mean responses of 5.40 (standard deviation [SD] =1.07) for physicians ( n = 10) and 5.50 (SD = 1.13) for nurses ( n = 11). The median LOS was 8.3 days (interquartile range [IQR] =0.75) versus 7.70 days (IQR = 2, Z = −0.52, P = 0.6), and readmission rate was 21% vs. 19% (t (7) = −0.64, P = 0.62) in the pre- versus post implementation groups. Conclusions: The HFIU enabled focused and dedicated heart failure care. Staff satisfaction and a trend of reduced mortality rate (23% vs. 5%, P = 0.04) in the postimplementation group were observed. These results indicate a potential benefit in considering the implementation and further evaluation of specialized units in the care of heart failure patients.
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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».