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Enregistrement W3010644061 · doi:10.1111/jpm.12629

Implementation of a wound care education project to improve the wound care competency among psychiatric nurses: A quality improvement project and feasibility study

2020· article· en· W3010644061 sur OpenAlexaff
Sarah Pirani

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric and Mental Health Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompetence (human resources)Wound careMental healthNursingHealth carePopulationMental illnessPsychiatryPsychologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS KNOWN ON THE SUBJECT?: Compared to the general population, people with mental illness die several years prematurely. The prevalence of chronic physical illnesses such as diabetes and cardiovascular disease is higher in people with mental health illnesses, putting them at increased risk of developing skin wounds. The majority of the studies on wound care education and management were carried out in acute care and long-term care settings. A very few addressed the wound care needs for psychiatric patients and the educational needs of nurses in the mental health setting. WHAT THE PAPER ADDS TO EXISTING KNOWLEDGE?: This study adds to the existing evidence by offering an evidence-based solution to equip Psychiatric and Mental Health Nurses (PMHNs) with the necessary knowledge and skills to provide high-quality wound care to patients. When a lack of wound care competency has been identified, it may be worth the effort to provide education and training to psychiatric nurses on wound care management. WHAT ARE THE IMPLICATIONS FOR PRACTICE?: This project has the potential benefit of healthcare cost savings, which can be further investigated in a future study, for instance, a pilot randomized controlled trial to estimate the parameters for a full-trial and cost-effectiveness study. Future mental health nursing practice and research need to focus on finding solutions to help support PMHNs improve their competence in caring for physical illnesses. ABSTRACT: Introduction People with mental illnesses are at increased risk of developing skin wounds. A very few studies addressed the wound care needs for psychiatric patients and the educational needs for psychiatric and mental health nurses (PMHNs). Aim A wound care education-feasibility and quality improvement project-was implemented to improve wound care competence among nurses on the Seniors' Mental Health Units at a psychiatric hospital. Methods A total of 36 nurses participated in wound care knowledge education and completed both the pretest and post-test. Four nurses participated in wound care skills training. Results The post-intervention mean score increase for wound care knowledge was 5.14 (178%) and for skills was 7(75.7%). The results were statistically significant (p < .001). Discussion This study adds to the existing evidence by offering an evidence-based solution to equip PMHNs with the necessary knowledge and skills to provide high-quality wound care to patients. Implications for Practice and Research Future mental health nursing practice and research need to focus on finding evidence-based practical solutions to help support PMHNs improve their ability to care for physical illnesses. A future pilot randomized controlled trial will be needed to estimate the parameters for a full-trial and cost-effectiveness study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,446 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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