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 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 | 0,101 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».