An exploration of the issues regarding the discharge process and assessment of patient and their caregivers for discharge, which underpin the practice of staff, in an Acute Medicine Unit, in a large NHS Foundation Trust: A Yin-Style Case Study.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The efficient planning of patient discharge from hospitals remains a pivotal issue influencing the timely availability of beds and bed capacity in the United Kingdom.The Department of Health introduced treatment time targets in emergency care in 2004, mandating that patients be seen, admitted/discharged within four hours.This policy aimed to facilitate the smooth flow of patients from emergency departments to hospital wards.This study was based in an acute medicine unit (AMU), which is part of emergency care.Such units have grown exponentially to assist in managing patient flow by treating acutely ill medical patients.Moreover, where admission to a traditional ward can be circumvented, up to 35% of patients are discharged from the AMU on the study site.To date, scarce attention has been paid in the literature regarding how the acute discharge process functions and how patients and their caregivers are assessed for discharge by staff in an acute medicine unit setting.The Nuffield Trust reported that readmissions to emergency care within 'one day after discharge represent the highest proportion' and have risen by 24.8% (p3) between 2016/17' (June 2018).This has heightened attention regarding the quality of patient discharge from emergency care.Aim: This study aimed to describe the process of patient assessment for discharge in an AMU and the extent to which this process also involved their caregivers needs.Design: A single site Yin-Style Case Study with five embedded units and four study propositions.Many people have played an invaluable role in supporting me during the course of this PhD to whom I am indebted.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».