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Enregistrement W1864870252 · doi:10.1177/216507990905700904

Evaluation of Ceiling Lifts in Health Care Settings

2009· article· en· W1864870252 sur OpenAlexaff
Hasanat Alamgir, Olivia Wei Li, Erin Gorman, Catherine Fast, Shicheng Yu, Catherine Kidd

Notice bibliographique

RevueAAOHN Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCeiling (cloud)Ceiling effectMedicineHealth careAcute careUrinary incontinenceLift (data mining)Physical therapySurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ceiling lifts have been introduced into health care settings to reduce manual patient lifting and thus occupational injuries. Although growing evidence supports the effectiveness of ceiling lifts, a paucity of research links indicators, such as quality of patient care or patient perceptions, to the use of these transfer devices. This study explored the relationship between ceiling lift coverage rates and measures of patient care quality (e.g., incidence of facility-acquired pressure ulcers, falls, urinary infections, urinary incontinence, and assaults [patient to staff] in acute and long-term care facilities), as well as patient perceptions of satisfaction with care received while using ceiling lifts in a complex care facility. Qualitative semi-structured interviews were used to generate data. A significant inverse relationship was found between pressure ulcer rates and ceiling lift coverage; however, this effect was attenuated by year. No significant relationships existed between ceiling lift coverage and patient outcome indicators after adding the "year" variable to the model. Patients generally approved of the use of ceiling lifts and recognized many of the benefits. Ceiling lifts are not detrimental to the quality of care received by patients, and patients prefer being transferred by ceiling lifts. The relationship between ceiling lift coverage and pressure ulcer rates warrants further investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,412 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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