How nurses restore and maintain mobility in hospitalised older people: An integrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this integrative review of the literature was to evaluate and summarise current research about how nurses maintain and improve hospitalised older peoples' mobility levels. BACKGROUND: Older persons make up the majority of healthcare recipients, and they are at risk to experience significant decline in their mobility once hospitalised. This can result in longer hospitalisations or nursing home admissions. Currently, it is not well understood how nurses maintain and restore mobility of hospitalised older persons. DESIGN: An integrative literature review using key concepts related to hospitalised older people, mobility and nursing care was conducted. Whittemore and Khalf's five-stage methodological framework for integrative reviews was utilised. METHODS: Two reviewers screened 1640 resources from four computerised databases published in English during 2000-2017. Reviewers used the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) and CASP quality appraisal tools to assess the thirteen included articles. RESULTS: The findings of this review reveal that little is known about how frequently nurses are mobilising, that many nurses perceive mobilising older patients to be physiotherapy's responsibility and that education about mobilisation can improve nurses' willingness to mobilise people. CONCLUSION: By investing in education and training programmes targeted for nurses, nurses can feel empowered in their ability to mobilise patients and are encouraged to take ownership of their patient's functional needs. In order to facilitate mobility, adequate staffing levels are necessary for transferring and ambulation, mobility assistive devices such as walkers and canes and environments with adequate space to mobilise. More research is needed to better understand and overcome barriers that nurses face in mobilised older people in acute care. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The nursing team can work together to prioritise mobilisation to assist in restoring and maintaining the function of hospitalised older people. Educators could review their mobility programmes to increase graduate nurses' confidence and self-efficacy in mobility assessments and thus prepare graduate nurses for the realities of practice.
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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 | 0,010 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».