“I know you didn’t want to stay”: emergency department conversations about disposition for people living with dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: When people living with dementia present to the emergency department (ED), the disposition decision-to admit them to the hospital or discharge them home-can be difficult for providers. However, little is known about current real-world practices in disposition conversations. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This ethnographic study used direct observations of ED encounters with people living with dementia, their care partners, and ED providers at a Veteran Affairs facility in the Southeast United States. Follow-up interviews were conducted with patients and care partners. Interview guides and code book were informed by the Ottawa Decision Support Framework. Data were analyzed using the constant comparative method. RESULTS: Data were collected over 45 days, with 20 ED encounters, 18 follow-up interviews, and baseline surveys obtained. For the 20 Veteran participants living with dementia, all were male, mean age was 79.4, and 50% were Black or African American. Major themes included: (1) Disposition conversations had significant variation in depth and content, (2) patient and care partner participation varied with disposition, and (3) satisfaction was driven by alignment of disposition preferences. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Our study suggests that there are no consistent formats of disposition conversations for people living with dementia. Improving quality may be most needed when preferences are misaligned, and this should be identified early in the encounter.
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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 | 0,001 | 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 ».