Partnerships to Improve Oral Hygiene Practices: Two Complementary Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The omission of oral care is linked to increased nurse workload and may contribute to serious patient infection and growing healthcare costs. Therefore, ineffective oral care comprises a significant patient safety issue across healthcare settings internationally. As studies have demonstrated a positive relationship between Nurs Leadersh (Tor Ont) and improved patient outcomes, it is imperative that leaders seek effective approaches to facilitate contextual exploration of barriers and facilitators for resolution of oral care delivery problems. One approach to improved processes of oral care is the creative engagement of front-line clinicians in the problems they confront in everyday practice. By drawing upon the role and process of facilitation, we outline two projects, located in Australia and Canada, that engaged front-line nurses, health leaders, and researchers as partners to identify a path to improved oral care delivery. In this paper, we summarize key learnings for nursing leaders about strategies to facilitate delivery of fundamental oral care. We found that facilitation, contextual knowledge and academic-clinician partnerships were essential to the detection and evaluation of oral care delivery problems and the identification of priorities for practice improvement. As collaboration is imperative for sustainable innovation, we summarize strategies of effective leadership for improving oral care delivery.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».