Improving nursing home falls management program by enhancing standard of care with collaborative care multi-interventional protocol focused on fall prevention
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of this quality assurance project was to implement a collaborative multi-strategy fall risk management program to reduce patient falls within a nursing home. Intervention: A multi-interventional program based on recommendations from Agency for Healthcare Quality was instituted. Direct care providers were required to conduct every 2-hour rounding on patients. The staff was required to participate in organizational education and training on fall prevention strategies. Patients were encouraged to participate in activities outside of their rooms throughout the day. Monthly meetings were held to review fall occurrences, collaborate on project initiatives, and discuss trends in fall rates. Setting and Sample: The setting for this project was a 150-bed nursing home in suburban Texas. A total of 10 participants were recruited for the fall team, and interventions were performed on each of three nursing units. The median age of the patient population was 75 years old of which 46% are males, and 53% are females. Measurement: The Falls Management Program-How to Reduce Fall questionnaire was completed before and after the intervention period to evaluate participants’ knowledge about falls and prevention. Quality assurance data were reviewed, analysis of documentation for rounding, activities, and falls data was completed. Results: The pre-implementation mean fall rate per month was 24.5 (average monthly census was 120 patients), compared to 2-month and 4-month post-implementation mean rates which were 13.5 (average monthly census was 116 patients), and 9.5 (average monthly census was 111 patients). Discussion: Implementation of best quality fall prevention programs can improve the overall health and quality of life of patients. Care providers must be vigilant in consistently facilitating evidence-based practices that contribute to best outcomes for every patient. In so doing, enhanced standards of care will circumvent patient falls and promote best patient outcomes.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».