An Intervention Program to Reduce Falls for Adult In-Patients Following Major Lower Limb Amputation
Notice bibliographique
Résumé
A qualitative and quantitative assessment was conducted regarding falls sustained by in-patients receiving rehabilitation therapy following major lower limb amputation at the Glenrose Rehabilitation Hospital. During the nine-month assessment period, 18 of 58 patients in the amputee unit experienced a fall, of which 17% resulted in a moderate injury. The majority of falls occurred during patients' use of a wheelchair (14 of 18) and involved poor balance (nine of 14). Patient wheelchair self-transfers accounted for 71% (10 of 14) of the falls, while sitting in the wheelchair and reaching represented 29/ (four of 14). The hospital's rehabilitation program teaches patient safety including using assistive devices such as wheelchairs but did not include a comprehensive graded learning path to monitor patients' ongoing risk for falls. Based upon the data collected, an intervention program was initiated to improve patient safety and reduce the number of falls. The multidisciplinary program encompassed aspects ranging from an environmental assessment of the patients' room to medication management, continuous patient wheelchair skills training and alteration of the care plan. The effectiveness of the intervention program was assessed through a series of interviews and questionnaires administered to medical personnel. This article presents the preliminary data collected during the first three months of the six-month study. Overall, satisfaction has significantly improved as a direct result of the intervention program. The article provides evidence-based interventions that improve safety for a subset of in-patients known to be susceptible to falls when using wheelchairs. Other in-patient groups will also benefit from these findings as many are universally applicable.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».