Improving Outcomes by Implementing a Pressure Ulcer Prevention Program (PUPP): Going beyond the Basics
Notice bibliographique
Résumé
A multidisciplinary process improvement program was initiated at the University of Miami Hospital (UMH) in 2009 to identify the prevalence of hospital-acquired pressure ulcers (HAPU) at the institution and to implement interventions to reduce the incidence of HAPU. This deliberate and thoughtful committee-driven process evaluated care, monitored results, and designed evidence-based strategic initiatives to manage and reduce the rate of HAPU. As a result all inpatient beds were replaced with support surfaces, updated care delivery protocols were created, and monitored, turning schedules were addressed, and a wound, ostomy, and continence (WOC) nurse and support staff were hired. These initial interventions resulted in a decrease in the prevalence of HAPU at UMH from 11.7% of stage II to IV ulcers in the second quarter, 2009 to 2.1% the third quarter. The rate remained at or near the 2009 UMH benchmark of 3.1% until the first quarter of 2012 when the rate rose to 4.1%. At that time new skin products were introduced into practice and continuing re-education was provided. The rate of HAPU dropped to 2.76% by the second quarter of 2012 and has remained steadily low at 1%-2% for nine consecutive quarters.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».