An evidence-based practice project for recognition of clinical deterioration: Utilization of simulation-based education
Notice bibliographique
Résumé
Background: As more complex patients are hospitalized, the need for highly skilled and competent nurses to recognize clinical deterioration becomes more apparent. The literature supports the use of simulation-based education to enhance the recognition of clinical deterioration. The purpose of this evidence-based practice project was to utilize simulation as an educational modality to improve the knowledge of registered nurses in the recognition of clinical deterioration among their patients. Methods: This evidence-based practice project was conducted from May through June 2013 in a 900-bed facility. Participation was voluntary and included 15 medical-surgical, procedural, and post-anesthesia care unit registered nurses. Simulation-based education was utilized for assessing the recognition, management, and reporting of clinical deterioration by nurses while supporting learning in a safe environment. Each participant managed two simulated patients in deteriorating states. Baseline performance was obtained during the initial simulation scenario by utilizing RAPIDS, a validated tool that evaluates assessment, management, and clinical deterioration reporting. A post-simulation debriefing and education session occurred that included a review of all required critical action elements. Debriefing was followed by a second post-intervention simulated clinical deterioration scenario. Results: The results indicated statistically significant improvement in mean assessment and management scores when the post-intervention results were compared with baseline [ t (14) =2.04, p = .03]. Post-intervention reporting scores were also improved, although this change was not statistically significant. Conclusions: Simulation-based education may be an effective strategy for impacting a nurse’s ability to recognize clinical deterioration and thereby allow for timely intervention.
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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 | 0,005 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».