The Real World Journey of Implementing Fall Prevention Best Practices in Three Acute Care Hospitals: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, falls are the second leading cause of unintentional injury. In Canada, falls that occur in hospitals have been ranked second as an area of patient safety concern. Many Canadian hospitals seeking to achieve patient safety, accreditation and resource containment goals are implementing evidence-based practices in fall prevention. However, best practices are reported to be only variably effective in reducing hospital fall rates, indicating a potential gap in our understanding of the implementation process. This study was designed to provide insight into the real world of implementation of best practices in fall prevention in acute care Canadian hospitals. APPROACH: Using case study methodology, ninety-five administrative and point-of-care nurses at three hospitals participated in interviews or focus groups and provided documents and artifacts that described their implementation of a falls prevention guideline. FINDINGS AND IMPLICATIONS: Four recommendations with potential to guide others in fall prevention were identified: (1) the need to listen to and recognize the expertise and clinical realities of staff, (2) the importance of keeping the implementation process simple, (3) the need to recognize that what seems simple becomes complex when meeting individual patient needs, and (4) the need to view the process as one of continuous quality improvement.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».