P200 Suicide Risk Assessment According to Best Practice Guidelines: The Development of a Chart Audit Performance Measure
Notice bibliographique
Résumé
Background Best practice guidelines (BPGs) in suicide risk assessment documentation support nursing care of clients at risk for suicide. Investigation regarding nurses’ adherence to BPGs for suicide risk assessment documentation is minimal. Objectives In a mixed-methods study to investigate nurses’ knowledge of suicide risk assessment documentation, the researchers created a chart audit to measure nursing practice congruence with five recommendations from the suicide risk assessment BPG (RNAO, 2009). Methods Five recommendations, from the BPG: Assessment and Care of Adults at Risk for Suicidal Ideation and Behaviour (RNAO, 2009), were the benchmarks for the chart audit measure. Suicide risk indicators, as determined by the Minimum Data Set for Mental Health (MDS-MH) (Ontario Ministry of Health, 2011), were the criteria to identify charts of suicidal clients. The researchers integrated MDS-MH indicators with the five BPG recommendations and constructed compliance indicators that incorporated the Nurses Global Assessment of Suicide Risk (Cutcliffe & Barker, 2004). Results Five BPG recommendations, integrated with provincial suicide assessment criteria and a standardised suicide assessment scale produced a 3-point likert scale chart audit with 15 indicators. Possible ranges of scores for documentation congruence with the BPG are 0 to 30. Discussion This performance measure provides objective, proxy data to triangulate with nurses’ self-perception of suicide risk documentation and evaluate practice as per BPGs. Implications for Guideline Developers/Users A standardised instrument to monitor BPG practices can be used to inform implementation and education strategies.
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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 | 0,076 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».