A Controlled Quality Improvement Trial to Reduce the Use of Physical Restraints in Older Hospitalized Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To implement and evaluate an evidence-informed multicomponent strategy to reduce physical restraint use in older adults admitted to acute care medical units. DESIGN: Stepped-wedge trial. SETTING: Four acute care medical units in Calgary, Alberta, over a 4-month time period. PARTICIPANTS: Data were collected from individuals aged 65 and older present on the study units during monthly restraint audits. INTERVENTION: Development of opinion leaders among the nursing leadership, education and training of physicians and unit nurses, and implementation of least restraint rounds. MEASUREMENTS: The primary outcome was rate of restraint use as determined from walk-around audits. Secondary outcomes included number of physician orders for physical restraints on the electronic medical record and fall reports. RESULTS: Thirteen percent to 27% of individuals were being restrained on the medical units before the intervention, with the vast majority of restraints being bed rails. This decreased to 7% to 14% after the intervention. The intervention resulted in a statistically significant reduction in restraint use measured in the early mornings (P = .01), and this trend continued after adjusting for unit and month (P = .06). Similarly, the rate of restraint use trended down at all other measured time periods but was not statistically significant. A limited number of individuals had an order for physical restraint within their electronic medical record (3% before, 2% after the intervention). The median number of monthly fall reports did not change (three before, three after; P = .60). CONCLUSION: A multicomponent team-focused quality improvement intervention has the potential to decrease the use of physical restraints in older hospitalized adults.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».