Improving falls risk screening and prevention using an e-learning approach
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study investigated the impact of an e-learning education programme for nurses on falls risk screening, falls prevention and post-falls management. BACKGROUND: Falls injury within older inpatients is a major patient safety concern. METHOD: Using a pre-post design, observation of the patient and environment and patient health care record audits, were conducted following the introduction of a falls e-learning education programme. RESULTS: Audits of patient health care records (using the Falls Chart Audit Tool), together with observation of practice for 119 (pre) and 99 (post) patients, were undertaken. Initial risk screening was conducted using the Modified Ontario Stratify Scale for most patients (95%). Interventions such as a falls risk flag in the records/on beds, supervision when the patient is mobilising or in the bathroom, area clear of hazards, use of chair/bed alarms, and referral to allied health staff were significantly improved. CONCLUSIONS: Initial risk screening of patients and improvements in preventive interventions were demonstrated. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: This falls e-learning programme represents a cost-effective method of increasing falls mitigation strategies within large organisations. The Falls Chart Audit Tool provides a valuable monitoring tool for managers. Falls risk screening when the patient's condition changes, requires vigilance by managers or reminders within clinical information systems.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».