Implementation of best practice in the prevention of heel pressure ulcers in the acute orthopedic population
Notice bibliographique
Résumé
To implement and evaluate a heel pressure ulcer prevention program (HPUPP) for orthopaedic patients. Program development of HPUPP involved input from administrators, staff and adult patients on an orthopaedic service in an academic tertiary care facility, located in a small urban centre in Canada. Prospective evaluation was conducted. Consensus exercises with clinical staff and administrators (Delphi and Nominal group) were used to, evaluate current practices, select a heel protective device, and develop key aspects of the HPUPP. HPUPP involved an individualised, bedside, staff education program, a team approach to improve patient mobility and use of a heel protective device. A 2-inch foam wedge covered in washable vinyl was placed at the foot of all beds on the orthopedic service. After the program was implemented, the incidence of heel pressure ulcers was 0%, which was a significant reduction compared with pre-implementation levels [13.8% (95% confidence interval 8-18%)]. Key components of the program success were initial and ongoing support from administration and surgeons, incorporation of feedback from clinical staff and patients, and keeping the program simple. Heel PU can be prevented in most orthopaedic patients using a universal heel PU prevention program.
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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 | 0,024 | 0,057 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».