Evaluation of the impact of restructuring wound management practices in a community care provider in Niagara, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The burden of chronic wounds is substantial, and this burden is set to increase as the population ages. The challenge for community health services is significant. Wound care is labour intensive, and demand for services is set to increase at a time when the availability of nursing resources is likely to be severely limited. In March 2005, the Niagara community health care provider implemented a radical reorganisation of wound management practices designed to ensure that available resources, particularly nurse time, were being used in the most efficient way. An evaluation of the impact of the reorganisation has shown improvements in clinical practice and better patient outcomes. The use of traditional wound care products reduced from 75% in 2005 to 20% in 2007 in line with best practice recommendations, and frequency of daily dressing changes reduced from 48% in 2005 to 15% in 2007. In a comparison of patients treated in 2005 and 2006, average time to healing was 51.5 weeks in 2005 compared with 20.9 weeks in 2006. Total treatment cost was lower in 2006 by $10,700 (75%) per patient. Overall, improvements in wound management practice led to a net saving of $3.8 million in the Niagara wound care budget.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 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) | 0,002 | 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 ».