Taking Aim at Fall Injury Adverse Events: Best Practices and Organizational Change
Notice bibliographique
Résumé
Fall injuries represent a huge healthcare, social and financial burden to the Canadian population. In 2004, the McGill University Health Centre (MUHC) was awarded recognition as a National Spotlight Organization for Implementation of the Registered Nurses Association of Ontario Best Practice Guidelines (BPGs). That same year, the author and co-leader of the Best Practice Guideline Program began the CHSRF Executive Training in Research Application (EXTRA) Program with the goal of reducing falls injuries, one of the most common adverse events in the MUHC and in acute care in Canada. This demonstration project used multiple strategies to strengthen a culture of safety and improve performance relating to adverse events, including: pilot testing several evidence-based falls prevention interventions (autumn 2005), training teams of champions to work across multiple sites, developing an infrastructure to support organizational change, modifying existing quality indicators to become benchmarkable, conducting a cost analysis of falls prevention, evaluating pre- and post-pilot surveys of organizational climate and obtaining initial baseline measures of the safety climate within the organization. Positive patient, practitioner and organizational outcomes suggest that falls safety prevention is feasible in large, complex healthcare organizations--and that safety is both a moral and a financial imperative. Next stages of the BPG program include full rollout, and measuring sustainability via a formal outcome evaluation study.
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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 ».