“ <i>I know you didn’t want to stay</i> ”: Emergency Department Conversations about Disposition for People Living with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When people living with dementia present to the emergency department (ED), the disposition choice- to admit them to the hospital or discharge them home- can be difficult for providers. In cases that are not straightforward, input from people living with dementia and their care partners may improve the quality of disposition decision-making. However, little is known about current real-world practices in ED disposition conversations. METHOD: This ethnographic study used direct observations of ED encounters with people living with dementia, their care partners, and ED providers at a Veterans Affairs Medical Center. Follow up interviews were conducted with patients and care partners who were observed. Interview guides were informed by the Ottawa Decision Support Framework, and prompts informed by observations. Data were analyzed using the constant comparative method. RESULT: Data was collected over 45 days, with 20 ED encounters,18 follow-up interviews, and baseline survey data. For the 20 participants living with dementia, all were male, mean age was 79.4, and 50% were Black or African American. Major themes included 1) significant variation in the depth of disposition conversations, 2) patient and care partner participation varied with disposition outcome, and 3) satisfaction with disposition decision-making was mostly driven by alignment of preferences. CONCLUSION: Our study suggests that there are no consistent formats of ED disposition conversations for people living with dementia. Improving quality may be most needed when disposition preferences are misaligned. Given variation in preferences, they should be identified early in the ED disposition conversation.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».