Reducing falls among geriatric rehabilitation patients: a controlled clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of an intervention programme to reduce falls among geriatric rehabilitation patients. DESIGN: Pre/post-test design with independent pre-test and matched post-test samples. SETTING: Inpatient geriatric wards in a rehabilitation hospital. PARTICIPANTS: Seventy-six matched pairs (n = 152) of geriatric rehabilitation patients from one control and one intervention ward participated in the study, and 36 nursing staff surveys were completed. INTERVENTION: The intervention programme was developed based on interviews and systematic reviews. Educational materials were distributed to patients and families, and preventive measures were implemented. MAIN OUTCOME MEASURES: The rates of falls before and after the intervention both within and between the wards were compared, and surveys were completed. RESULTS: The matched patients presented no significant differences on age, gender or medical conditions. The falls rates, proportion of fallers and length of stay was higher among those in the control ward (P< 0.043). The percentage of fallers and the rate of falls/1000 patient days were lower on the intervention ward after implementation: odds ratio (95% confidence interval) = -2.9 (-6.6, -1.2) and -1.8 (-6.0, 0.5). Thirty of 36 respondents considered the tool to be helpful and beneficial for use on other wards. CONCLUSION: The intervention programme was effective in reducing falls among geriatric rehabilitation patients.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».