Using SBAR to communicate falls risk and management in inter-professional rehabilitation teams.
Notice bibliographique
Résumé
This study implemented and evaluated the adapted Situation-Background-Assessment-Recommendation (SBAR) tool for use on two inter-professional rehabilitation teams for the specific priority issue of falls prevention and management. SBAR has been widely studied in the literature, but rarely in the context of rehabilitation and beyond nurse-physician communication. In phase one, the adapted SBAR tool was implemented on two teams with a high falls incidence over a six-month period. In phase two, process and outcome evaluations were conducted in a pre-post design comparing the impact of the intervention with changes in the rest of the hospital, including the perceptions of safety culture (as measured by the Hospital Survey on Patient Safety Culture); effective team processes, using the Team Orientation Scale; and safety reporting, including falls incidence, severity and near misses. This study suggests that the adapted SBAR tool was widely and effectively used by inter-professional rehabilitation teams as part of a broader program of safety activities. Near-miss and severity of falls incidence trended downward but were inconclusive, likely due to a short time frame as well as the nature of rehabilitation, which pushes patients to the limit of their abilities. While SBAR was used in the context of falls prevention and management, it was also utilized it in a variety of other clinical and non-clinical situations such as transitions in care, as a debriefing tool and for conflict resolution. Staff found the tool useful in helping to communicate relevant and succinct information, and to "close the loop" by providing recommendations and accountabilities for action. Suggestions are provided to other organizations considering adopting the SBAR tool within their clinical settings, including the use of an implementation tool kit and video simulation for enhanced uptake.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».