Improving Patient and Caregiver New Medication Education Using an Innovative Teach-back Toolkit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients and caregivers are often not adequately informed about new medications. Nurses can lead innovations that improve new medication education. LOCAL PROBLEM: Healthcare Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems (HCAHPS) scores on medication questions trailed state and national levels in one Midwestern hospital. METHODS: This quality improvement project, guided by the Ottawa Model of Research Use and the Always Use Teach-back! innovative toolkit, used a 1-group pre- and posteducation design with RNs, patients, and caregivers. INTERVENTION: RNs (n = 25) were observed in patient/caregiver education and surveyed in confidence/con-viction in the teach-back method before and after education. Patients' (n = 74) and caregivers' (n = 33) knowledge was assessed. RESULTS: RNs reported significant increases in conviction in the importance of (P < .0001), confidence in using (P < .0001), and frequency in using (P < .0001) teach-back. With teach-back, both patients and caregivers recalled the purpose and side effects of new medications. Specific HCAHPS scores increased from 6% to 10%. CONCLUSION: The teach-back method strengthened safe nursing practice and enhanced quality in new medication education.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».