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Enregistrement W2727202801 · doi:10.1093/geroni/igx004.1119

MOVE (MOBILIZATION OF VULNERABLE ELDERS) AB INITIATIVE FOR INPATIENTS IN ALBERTA COMMUNITY HOSPITALS

2017· article· en· W2727202801 sur OpenAlexaffabout
Jayna Holroyd‐Leduc, Karen Osiowy, Jacquelyn Quirk, C. Harris, Julie Moore, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)CoachingMedicineCommunity mobilizationAuditNursingPhysical therapyFamily medicinePsychologyPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of MOVE AB was to disseminate, implement and evaluate in community hospitals in Alberta, Canada an evidence based strategy that had been successful in promoting early mobilization in older patients admitted to academic hospitals in Ontario, Canada. Early mobilization strategies have been shown to improve both patient and system outcomes. Four community-based hospitals in Alberta participated. The multi-disciplinary approach focused on three key messages: 1. encourage mobility three times a day, 2. progressive and scaled mobilization, and 3. mobility assessments should be implemented within 24 hours of admission. MOVE AB was delivered in phases: Planning/pre-intervention, Intervention and Post-intervention. Key planning activities included a Readiness assessment and Barriers and Facilitators survey, which allowed for tailored interventions to each unit participating. Interventions included coaching, fairs, huddles, educational materials, e-modules as well as focusing on natural opportunities. The primary outcome was the proportion of patients aged 65 and older who were mobilized during their hospital stay. Audits were conducted though all study phases, twice a week, 3 times a day. Average mobilization rates increased over time (pre-intervention= 42.5%, intervention= 43.4%, post-intervention= 45.6%). Average mobility rates were highest during lunch (57.4%) and increased by 8% from pre-intervention to post-intervention. The majority of mobile activity consisted of sitting in a chair; sitting in bed with legs dangling or standing/walking in room independently. Additional analyses will include examining impact on length of stay and discharge location. However, we were able to successfully disseminate the MOVE initiative from academic hospitals into smaller community hospitals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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