The development of an Assessment and Intervention Falls Guide for older hospitalized adults with cardiac conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older patients with chronic cardiac conditions are more vulnerable to falls and injuries. Cardiovascular conditions, prevalent in older people, are also the frequent cause of potentially harmful fall injuries among this group. The need to identify the fall risk-related factors that cluster with arrhythmia and syncope is relevant as it will potentially reduce patients' risk for falls and fall injuries. AIM: The paper describes the process taken to design, develop and implement a practice-change initiative that specifically focuses on cardiac-related falls and injuries. PROCESS: A review of best practice guidelines, related studies and patients' profiles from chart audits were utilized to obtain evidence-based information to develop this assessment and intervention falls guide. Prior to the development of this guide, the charts of six patients were reviewed to assess specific data including age, history of falls, type of injury, cognitive function and underlying medical conditions. The developed Assessment and intervention falls guide was utilized with seven patients in the Cardiology Unit who were admitted with diagnosis of syncope and atrial fibrillation to assess their risk for falls. CONCLUSION: The project demonstrated an evidence-informed process that was used to design and implement this assessment tool and a change in nursing practice. It also provided information about the prevalence of cardiac-related risk fall factors that were utilized in the development of this Assessment and Intervention Falls Guide for elderly people.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».