A prospective audit on the effect of training and educational workshops on the incidence of urethral catheterization injuries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The incidence of iatrogenic urethral catheterization (UC) injuries is approximately 0.3%. Resultant complications are associated with patient morbidity and unnecessary healthcare costs. Our aim was to investigate whether educational training workshops decreased the incidence of UC-related injuries. METHODS: A prospective audit was performed to calculate incidence, morbidity, and costs associated with iatrogenic UC injury from January to July 2015. Educational workshops were then conducted with healthcare staff and training modules for junior doctors. UC-related incidence, morbidity, and costs in the subsequent six-month period were recorded prospectively and compared with the previous data. RESULTS: The incidence of iatrogenic UC injuries was reduced from 4.3/1000 catheters inserted to 3.8/1000 catheters after the intervention (p=0.59). Morbidity from UC increased in the second half in the form of increase in cumulative additional inpatient hospital stay (22 to 79 days; p=0.25), incidence of urosepsis (n=2 to n=4), and need for operative intervention (n=1 to n=2). The cost of managing UC injuries almost doubled in the period after the training intervention (€50 449 to €90 100). CONCLUSIONS: Current forms of educational and training interventions for UC did not significantly change morbidity or cost of iatrogenic UC injuries despite a decrease in incidence. Improved and intensive training protocols are necessary for UC to prevent avoidable iatrogenic complications, as well as a safer urethral catheter design.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».