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Enregistrement W2235921896 · doi:10.1161/str.44.suppl_1.awp354

Abstract WP354: Hospitalized Stroke Patient Falls Rates Reduced by 50% after Stroke Survivor Focus Group

2013· article· en· W2235921896 sur OpenAlexaff
Kimberly Gray

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Fall preventionFalling (accident)Psychological interventionPhysical therapyInjury preventionPoison controlEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stroke survivors are well known to fall both in the hospital and in the community settings. Fall prevention literature recommends the use of a variety of interventions, or fall ’bundles’, to reduce hospitalized patient falls. The organization’s stroke collaborative practice team (SCPT) began monitoring hospitalized stroke patient fall rates in 2010. Even when the hospital’s organizational rates dropped, stroke patient fall rates did not. It was noted that there were no bundle strategies specifically targeting the array of disabilities that can be caused from a stroke, nor what is it clear what they should be. Thus, a falls focus group was conducted with the hospital’s stroke survivor and caregiver support group in 2011. The purpose of the meeting was to discuss their experiences with falls, review fall prevention strategies from our organization, and see if they had any suggestions that may prevent hospitalized stroke patients from falling. Over 20 stroke survivors and caregivers attended a videotaped meeting. All stroke survivors, and several caregivers, indicated with a show of hands, that they fell at home and/or while in the hospital. A robust discussion followed where many verbalized that as a result of their deficits, such as impulsivity, memory changes or aphasia, their felt our current fall bundle would not prevent a stroke patient from falling. They felt having someone in the room was a best practice and if no one could be in the room, they recommended using bed alarms. Based on their feedback, the SCPT created a new practice so all stroke patients would be placed on a bed alarm on admission. This allows everyone time to adjust to limitations cause by any new disabilities. Inpatient rehabilitation also added low beds. Data collected January to June 2011 showed on average 2 stroke patients fell each month. The new practices were implemented over the next several months. Data from November 2011- June 2012 showed fall rates dropped to approximately 1 a month, or a 50% reduction in hospitalized stroke patient falls. The value of the patient and family experience can be a powerful tool in improving performance and outcomes. Incorporating their feedback on fall prevention strategies in our organization has helped reduce hospitalized stroke patient falls.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,003

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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