Reducing sitter use in acute medicine while maintaining safety and quality
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Sitters are commonplace in acute care facilities throughout the country. Sitters are used to provide close observations and ensure safety for patients who are at risk for falls. These patients suffer from cognitive impairment, inability to follow instructions, and causing harm to themselves or others. The literature shows that one requirement for an effective sitter process is the use of an assessment tool. Sitter usage at the Louis Stokes Cleveland VA Medical Center (LSCVAMC) has escalated to the point that sitters are causing an overall shortage of nursing staff. This shortage causes excessive overtime, staff burnout, and reduces the quality of patient care provided to non-sitter patients. The purpose of this case-control descriptive pilot study was to reduce sitter usage on an inpatient acute medicine unit, by implementing the Patient Attendant Assessment Tool (PAAT), without reducing patient safety and quality of patient care. The PAAT was developed and utilized by a Midwest hospital for data collection and to assess the need for sitters.Methods: Patients were placed into the Pre- and Post-implementation cohorts, according to the order of their admission. Pre-interventional data was collected from the study group, using the Sitter Justification Form, the 24-hour nursing report and the electronic medical record. The intervention consisted of staff education on the use of a new tool, the PAAT. Following implementation of the tool, the data was collected and analyzed using the SPSS 20 for windows (SPSS.INC), over an 8-month period.Results and conclusions: Sitter usage was reduced without reducing patient safety or quality of care, with the implementation of the PAAT. Among individuals having at least one sitter day, patients in the post intervention group, were less likely to have as many sitter shifts (n = 343, 58.0%) as compared to patients in the Pre-interventional group (n = 451, 75.9%) (Chi Square = 42.88; df = 1, p < .001). As can be seen, there was a significant decrease in the number of sitter shifts after the implementation of the PAAT, as compared to the pre-interventional group. There was a slight increase in the quality of patient care.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».