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Enregistrement W4415582335 · doi:10.1093/eurpub/ckaf161.275

Policies addressing delayed discharges from hospital in France

2025· article· en· W4415582335 sur OpenAlexaff
Zeynep Or, Isabelle Durand‐Zaleski

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineHealth careService (business)Health professionalsSocial careHealth servicesHealth insuranceSocial insurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In 2010, the French National Health Insurance created a home return assistance programme (Programme d'accompagnement au retour à domicile après hospitalization, PRADO) to streamline the journey from the hospital to the home by anticipating patients’ needs. Methods A review of academic and grey literature, media reports and relevant organisational websites. Results The programme supports patients medically fit to be discharged and ensures they receive the required home follow-up care. During hospitalisation, a dedicated counsellor in the hospital organises the care pathway post-discharge. Hospitals can voluntarily participate in the programme. Community-based healthcare professionals (general practitioners, nurses, physical therapists and pharmacists) receive fees for the services provided as a part of the care pathway. Almost 100% of requests made to the local branches of the social health insurance are accepted. The programme started in 2010, initially focusing on maternity services. Since then, it has been extended to other care areas, including heart failure, orthopaedic surgery, stroke, and chronic obstructive pulmonary disease. Since 2019, the service can be offered to people aged 75 years and over, regardless of the reason for their hospitalisation. The governance of the programme is within the social health insurance system. The PRADO programme has been evaluated positively. A 2018 IRDES report identified that it reduced the time between discharge and first contact with a healthcare professional. In some cases, PRADO schemes saw increased cost per patient/comparator due to a more active post-hospital care approach involving more health professionals and better guideline adherence. Full adherence to the programme is identified as a key driver to ensure favourable outcomes such as reduced hospital readmissions. Conclusions The PRADO programme seems to have improved the transition of patients out of hospitals and reduced delayed discharges.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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