Scaling-up implementation in community hospitals: a multisite interrupted time series design of the Mobilization of Vulnerable Elders (MOVE) program in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the population ages, older hospitalized patients are at increased risk for hospital-acquired morbidity. The Mobilization of Vulnerable Elders (MOVE) program is an evidence-informed early mobilization intervention that was previously evaluated in Ontario, Canada. The program was effective at improving mobilization rates and decreasing length of stay in academic hospitals. The aim of this study was to scale-up the program and conduct a replication study evaluating the impact of the evidence-informed mobilization intervention on various units in community hospitals within a different Canadian province. METHODS: The MOVE program was tailored to the local context at four community hospitals in Alberta, Canada. The study population was patients aged 65 years and older who were admitted to medicine, surgery, rehabilitation and intensive care units between July 2015 and July 2016. The primary outcome was patient mobilization measured by conducting visual audits twice a week, three times a day. The secondary outcomes included hospital length of stay obtained from hospital administrative data, and perceptions of the intervention assessed through a qualitative assessment. Using an interrupted time series design, the intervention was evaluated over three time periods (pre-intervention, during, and post-intervention). RESULTS: A total of 3601 patients [mean age 80.1 years (SD = 8.4 years)] were included in the overall analysis. There was a significant increase in mobilization at the end of the intervention period compared to pre-intervention, with 6% more patients out of bed (95% confidence interval (CI) 1, 11; p-value = 0.0173). A decreasing trend in median length of stay was observed, where patients on average stayed an estimated 3.59 fewer days (95%CI -15.06, 7.88) during the intervention compared to pre-intervention period. CONCLUSIONS: MOVE is a low-cost, effective and adaptable intervention that improves mobilization in older hospitalized patients. This intervention has been replicated and scaled up across various units and hospital settings.
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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 | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».