Readmission after Heart Failure Hospitalization: An Environmental Scan of Alberta Initiatives and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This environmental scan aims to identify and describe initiatives implemented in Alberta, one of the few Canadian provinces with a unified health delivery system, to reduce heart failure (HF) readmissions. It also acknowledges the challenges in attributing direct benefits to these interventions. Using snowball sampling, we identified and recruited 11 employees and clinicians from Alberta Health Services (AHS) who possessed significant historical institutional knowledge about HF. Academic and grey literature were reviewed related to Alberta’s readmission reduction initiatives and reported outcomes. Unstructured, in-depth interviews were conducted to clarify timelines and provide detailed descriptions of these interventions. Our findings indicate substantial clinician efforts over 15 years to address all-cause readmissions post HF hospitalization in Alberta, encompassing a range of interventions from small-scale projects to large multi-city, multi-stakeholder initiatives. Assessing the impact of smaller interventions on provincial readmission rates proved challenging; however, five major initiatives collectively led to a 1.8% reduction in 30-day all-cause readmissions province-wide (from 22.2% to 20.4$, p=0.04). Key factors that appeared to support these efforts included utilization of the EMR system, stakeholder engagement in standardized care, effective communication practices, and appropriate resource allocation. Clinical teams are now integrating successful components from these initiatives into the province-wide clinical information system, Connect Care, to enhance care coordination and patient outcomes. This environmental scan highlights various comprehensive initiatives in Alberta aimed at improving patient care and reducing readmission after HF hospitalization. While an overall 1.8% reduction in readmission rates was observed over the 15 years, attributing this change directly to the interventions is challenging due to various implementation barriers and the complexity of healthcare delivery. Continued efforts towards personalized care and innovative EMR utilization hold promise for further improvement in HF readmission rates.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».