Factors influencing fall prevention for patients with spinal cord injury from the perspectives of administrators in Canadian rehabilitation hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fall prevention is a priority in Canadian tertiary rehabilitation hospitals. We aimed to understand the perspectives of hospital administrators on the challenges experienced when implementing fall prevention policies/procedures for patients with spinal cord injury (SCI) in tertiary rehabilitation hospitals. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 10 administrators employed in six Canadian tertiary rehabilitation hospitals. Guided by an interpretive description framework, interviews were analyzed using a constant comparison approach. RESULTS: Challenges with fall prevention experienced by administrators fell into the three categories: 1) fall prevention policy and procedural challenges (e.g. fall prevention policy not SCI-specific, expectation of zero falls, determining contributing factors, learning from falls, and overall effectiveness of the fall prevention policy), 2) clinician-related challenges (e.g. variable staff adherence with the organizations' fall prevention procedures, inconsistent delivery of fall prevention education, and integrating individualized fall risks to guide clinical practice), and 3) patient-related challenges (e.g. balancing risk vs independence and rehabilitation progress, responsibility for fall prevention, and non-preventable falls). CONCLUSIONS: Fall prevention policies/procedures required by the hospitals were insufficient for clinical practice in SCI rehabilitation.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».