Bedrail Use in English and Welsh Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore rates of bedrail use, nurses' rationale, and factors related to bedrail use. DESIGN: An overnight observational study of patient and equipment characteristics related to bedrail use, analyzed using a logistic regression model. SETTING: A stratified random sample of seven organizations, drawn from 167 organizations providing acute general hospital care in England and Wales during 2006. PARTICIPANTS: One thousand ninety-two inpatients on adult inpatient wards observed at night. MEASUREMENTS: Categorical data on bedrail use related to bed type, mattress type, patient age, nurses' description of patients' mobility and confusion, and nurses' rationale for bedrail use or nonuse. RESULTS: Approximately one-quarter of patients had full bedrails raised at night; prevention of falls was the nurses' main rationale. Full bedrail use was much more likely to occur in patients who nurses described as immobile and very or slightly confused. Older patients appeared no more likely to be given bedrails than younger patients after adjusting for individual patient and equipment factors. CONCLUSION: Bedrail use varied significantly between organizations and could not be explained by differences in nurses' description of patients' mobility and confusion levels, equipment, or policy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».