Fall prevention strategy in an emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to document the need for implementing a fall prevention strategy in an emergency department (ED). The paper also spells out the research process that led to approving an assessment tool for use in hospital outpatient services. Design/methodology/approach The fall risk assessment tool was based on the Morse Fall Scale. Gender mix and age above 65 and 80 years were assessed on six risk assessment variables using χ 2 analyses. A logistic regression analysis and model were used to test predictor strength and relationships among variables. Findings In total, 5,371 (56.5 percent) geriatric outpatients were deemed to be at fall risk during the study. Women have a higher falls incidence in young and old age categories. Being on medications for patients above 80 years exposed both genders to equal fall risks. Regression analysis explained 73-98 percent of the variance in the six-variable tool. Originality/value Canadian quality and safe healthcare accreditation standards require that hospital staff develop and adhere to fall prevention policies. Anticipated physiological falls can be prevented by healthcare interventions, particularly with older people known to bear higher risk factors. An aging population is increasing healthcare volumes and medical challenges. Precautionary measures for patients with a vulnerable cognitive and physical status are essential for quality 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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».