Multidimensional approach to restraint minimization: The journey of a specialized mental health organization
Notice bibliographique
Résumé
The executive-level witnessing and review of restraint events has been identified as a key strategy for restraint minimization. In the present study, we examined the changes in restraint practices at a tertiary-level mental health-care facility with implementation of an initiative, in which representatives from senior management, professional practice, peer support, and clinical ethics witnessed seclusion and restraint events, and rounded with clinical teams to discuss timely release and brainstorm prevention strategies. Interrupted time series analysis compared the change from pre-implementation (14 months prior) to postimplementation (35 months' following) in the number of incidents/month, total hours/month, and average hours/incident/month for each of seclusion and mechanical restraint. With implementation, there was a step decrease in average hours/seclusion (-28.3 hours/seclusion, P < 0.001) and total seclusion hours (-1264.5 hours, P = 0.002). The postimplementation rate of decrease of -0.9 hours/incident/month was different than the pre-implementation rate of increase of 0.7 hours/incident/month for mechanical restraint (P = 0.03). Pre-implementation, there was a rate of decrease of 6.1 incidents/month (P < 0.001) and 4.5 incidents/month (P = 0.001) for seclusion and mechanical restraint, respectively. Postimplementation, there was a rate of increase of 0.3 incidents/month and a rate of decrease of 0.05 incidents/month for seclusion and mechanical restraint, respectively, both of which were different than pre-implementation (seclusion: P < 0.001, mechanical restraint: P = 0.002). In conclusion, the total hours of seclusion and average hours per seclusion and per restraint incident were reduced, demonstrating the value of leadership witnessing and daily rounds in promoting restraint minimization in tertiary-level mental health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».