Economic Evaluations of Strategies to Prevent Hospital-Acquired Pressure Injuries
Notice bibliographique
Résumé
GENERAL PURPOSE: To provide information from a review of literature about economic evaluations of preventive strategies for pressure injuries (PIs). TARGET AUDIENCE: This continuing education activity is intended for physicians, physician assistants, nurse practitioners, and nurses with an interest in skin and wound care. LEARNING OBJECTIVES/OUTCOMES: After participating in this educational activity, the participant should be better able to:1. Identify the purpose and methods used for this study.2. Compare costs and effectiveness related to preventative strategies for PIs. ABSTRACT: BACKGROUND: Pressure injuries (PIs) are a common and resource-intensive challenge for acute care hospitals worldwide. While a number of preventive strategies have the potential to reduce the cost of hospital-acquired PIs, it is unclear what approach is the most effective. OBJECTIVE: The authors performed a narrative review of the literature on economic evaluations of preventive strategies to survey current findings and identify important factors in economic assessments. DATA SOURCES: Ovid, MEDLINE, NHS Economic Evaluation Databases, and the Cochrane Database of Systematic ReviewsSELECTION CRITERIA: Potentially relevant original research articles and systematic reviews were considered. DATA EXTRACTION: Selection criteria included articles that were written in English, provided data on cost or economic evaluations of preventive strategies of PIs in acute care, and published between January 2004 and September 2015. Data were abstracted from the articles using a standardized approach to evaluate how the items on the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards checklist were addressed. DATA SYNTHESIS: The searches identified 192 references. Thirty-three original articles were chosen for full-text reviews. Nineteen of these articles provided clear descriptions of interventions, study methods, and outcomes considered. CONCLUSIONS: Limitations in the available literature prevent firm conclusions from being reached about the relative economic merits of the various approaches to the prevention of PIs. The authors' review revealed a need for additional high-quality studies that adhere to commonly used standards of both currently utilized and emerging ways to prevent hospital-acquired PIs.
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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 | 0,040 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».