A comparison of hospital-acquired pressure injuries in intensive care and non-intensive care units: a multifaceted quality improvement initiative
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hospital-acquired pressure injuries (HAPI) are a significant cause of morbidity and mortality, and represent a major health concern worldwide. Patients suffering from HAPI report a poor quality of life on several dimensions of health. Moreover, HAPI is reported to lengthen in-hospital stay in the acute setting, posing significant healthcare resource utilisations and costs. Given the clinical and economic burden of HAPI, recent best practice guidelines provide recommendations to reduce the prevalence of pressure injuries. Humber River Hospital (HRH), a large community hospital in Toronto, Canada, has a daily census of approximately 500 patients. The aim of this project was to reduce the prevalence of HAPI within the intensive care unit (ICU) and non-ICU setting at HRH within a 1-year period. Using the International Pressure Injury/Ulcer Prevalence (IPUP) Survey we established a baseline prevalence of HAPI of 27.6% (n=315) for non-ICU and 30% for ICU (n=33) patients at our institution in 2015. Using the Plan-Do-Study-Act (PDSA) method for quality improvement, we implemented a multifaceted approach aimed at improving equipment, digital documentation and education on risk assessment, prevention and treatment strategies. Over multiple PDSA cycles, our prevalence of HAPI reduced to 16% for non-ICU patients with no changes to the HAPI prevalence in ICU patients in 2016. Sustainability continues with HAPI prevalence currently at 10% in 2017 for non-ICU patients, which outperforms the Canadian prevalence (13.7%) by census size for 2017. However, the prevalence of HAPI in the ICU increased to 45% in 2017 despite multiple quality improvement initiatives, suggesting critically ill patients represent a unique challenge for reducing HAPI for these patients at our institution.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle