Closing the Gap Between Evidence and Action: How Outcome Measurement Informs the Implementation of Evidence-based Wound Care Practice in Home Care.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Measured outcomes can help assure successful implementation of evidence-based wound care programs by informing patients, professionals, and payors that a health care system is both efficient and effective. OBJECTIVE: Illustrate how clinical and economic outcome measurement was important to ensure sustainability of standardized evidence-based wound care programs implemented in Canadian community care. METHODS: Client assessments, dressing change frequency, wound healing, and economic outcomes were measured on 16,079 Canadian home care clients, including 8089 with a total of 11,160 chronic or acute wounds during standardized evidence-based protocol implementation that involved education, knowledge transfer, strategic planning, management accountability/receptivity, communication, and either prospective client assessment-based data or retrospective chart audit data to measure outcomes. RESULTS: Results from 3 regions illustrate how evidence-based protocol use decreased length of service, dressing change frequency, wound care costs, and wound closure time. Client and staff empowerment and management involvement were among key factors for success. CONCLUSION: Objectively measuring and reporting outcomes provided a concrete context for increasing organizational efforts to improve wound care practices and provided a solid foundation for sustained evidence-based protocol usage as it allowed agencies to track improvement in health and economic outcomes.
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 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 | 0,551 | 0,675 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,022 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».