Enhancing Patient-Dedicated Time in Clinical Encounters: A Systematic Review and Meta-analysis of Intervention Strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitals' institutional programs designed to protect or increase the time dedicated to interactions between patients and healthcare professionals, while growing in popularity, often lack formal evaluation. This study aims to quantify the effectiveness of programs designed to protect or enhance the quality or quantity of clinical encounter time between hospitalized patients and healthcare professionals. METHODS: A systematic literature review and random-effects meta-analysis were performed on Cochrane Library, Embase, and Web of Science databases. Studies had to include ≥ 80% adult inpatients in acute care, compare groups, and assess at least one of the following outcomes: patient satisfaction, length of stay, home discharge, or 30-day readmission. Screening, data extraction, and risk of bias assessment were performed independently and in duplicate. Risk of bias was assessed using the ROBINS-I tool for non-randomized trials, and the Cochrane 2.0 instrument for randomized trials. RESULTS: A total of 117 unique studies comprising 298,517 patients were included. Compared to their controls, interventions increased the proportion of satisfied patients (+ 8% [95% CI, + 4.7 to + 11.4%]; 26 studies, 20,456 patients), the proportion of patients discharged home (+ 2.6% [95% CI, + 0.3 to + 5.0%]; 21 studies, 61,539 patients), and reduced length of stay (- 1.07 days [95% CI, - 1.62 to - 0.52]; 58 studies, 160,080 patients) without significant difference in readmission rates (- 0.8% [95% CI - 1.8 to + 0.2%]; 49 studies, 177,677 patients). Most studies were at high risk of bias, even among randomized trials. Programs varied widely in interventions, contexts, and findings. DISCUSSION: Programs enhancing or protecting clinical encounter time in acute care may improve patient experience, care quality, and discharge processes. Higher quality randomized controlled trials evaluating such interventions are warranted. Future programs may benefit from studies that draw on multi-disciplinary knowledge and implementation sciences to identify contextual factors impacting their success. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Prospero CRD42023453402.
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».