The Process and Results of Integrating Stroke Services in a Large Urban Setting
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundIntegrating health care services across regions to improve patient outcomes and experience is a complex process. The literature is clear that receiving stroke care on a designated stroke unit produces improved patient outcomes. St. Josephu2019s Healthcare Hamilton (SJHH) and Hamilton Health Sciences (HHS), along with the Central South Regional Stroke Network undertook the challenge of developing an integrated model of stroke care for the city of Hamilton in Ontario, Canada. This integration required the transfer of stroke patient volumes and the reallocation of resources from SJHH to HHS. The ultimate result of this integration work was improve access to best practice stroke unit care for every person with stroke throughout Hamilton.ObjectiveTo describe the integration process and results of the integration to inform similar integration efforts. MethodsIntegration Process Structure:u2022Steering Committee: oversee integration of stroke servicesu2022Volumes and Definition Subcommittee: define patient population u2022Finance Planning Subcommittee: determine transfer of funds u2022People Planning Subcommittee: assess impact to Human Resources u2022Communication Planning Subcommittee: develop and disseminate messages for internal and external stakeholdersu2022Processes Subcommittee: develop patient flow pathwayu2022Operations Subcommittee: develop and implement pre-launch education, finalize equipment transfers and establish model evaluation structure Evaluation Process:u2022Monthly Case Reviewsu2022Quarterly Data Reviewsu20226-month and 1-year fulsome model evaluationsResultsThe Integrated model of Stroke Care in Hamilton was launched on January 8, 2018. Early analysis of the model demonstrates appropriate utilization of patient pathways and increased access to stroke unit care. Fulsome data will be available later in 2018.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».