Strategies to support pressure injury best practices by the inter‐professional team: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Optimal pressure injury (ulcer) management by the inter-professional team requires appropriate health care system and organisational resources, infrastructure, and policies. A systematic review was conducted on pressure injury care-related education and health care system-/organisation-level strategies. A search for relevant articles published between January 2006 and October 2014 was applied to 8 databases. Ultimately, 22 articles pertaining to education and training and 12 articles pertaining to health care system and organisation supports for pressure injury care were included in the systematic review. A lack of pressure injury assessment and management knowledge by health care professionals was an overriding theme in the education literature. Some of the methods preferred for pressure injury education among nurses and physicians included information technology (eg, e-learning) with technology support and the use of high-quality wound pictures. Although the evidence is scarce, the literature did highlight specific system- and organisation-level barriers and enablers that influence practice change, including inter-professional communication and human resource investments. In conclusion, (1) the current evidence on the education and system-level enablers, barriers, and strategies to optimise pressure injury best practices requires further investigation, and (2) multi-faceted, up-stream, evidence-based approaches for pressure injury care are essential to improve health care and patient-related outcomes.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».