An educational video to promote multi-factorial approaches for fall and injury prevention in long-term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults living in long term care (LTC) settings are vulnerable to fall-related injuries. There is a need to develop and implement evidence-based approaches to address fall injury prevention in LTC. Knowledge translation (KT) interventions to support the uptake of evidence-based approaches to fall injury prevention in LTC need to be responsive to the learning needs of LTC staff and use mediums, such as videos, that are accessible and easy-to-use. This article describes the development of two unique educational videos to promote fall injury prevention in long-term care (LTC) settings. These videos are unique from other fall prevention videos in that they include video footage of real life falls captured in the LTC setting. METHODS: Two educational videos were developed (2012-2013) to support the uptake of findings from a study exploring the causes of falls based on video footage captured in LTC facilities. The videos were developed by: (1) conducting learning needs assessment in LTC settings via six focus groups (2) liaising with LTC settings to identify learning priorities through unstructured conversations; and (3) aligning the content with principles of adult learning theory. RESULTS: The videos included footage of falls, interviews with older adults and fall injury prevention experts. The videos present evidence-based fall injury prevention recommendations aligned to the needs of LTC staff and: (1) highlight recommendations deemed by LTC staff as most urgent (learner-centered learning); (2) highlight negative impacts of falls on older adults (encourage meaning-making); and, (3) prompt LTC staff to reflect on fall injury prevention practices (encourage critical reflection). CONCLUSIONS: Educational videos are an important tool available to researchers seeking to translate evidence-based recommendations into LTC settings. Additional research is needed to determine their impact on practice.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».