An approach to develop a continuing professional development workshop for nurses to differentiate, delirium, dementia and depression among older adults
Notice bibliographique
Résumé
Delirium, dementia, and depression challenge nurses in acute care settings. They negatively impact older adult's health, well-being, and quality of life. Misdiagnosis of delirium, dementia, and depression is associated with higher mortality rate, functional decline, increased length of stay, higher admission and institutionalization rates, and higher health care expenditures. Nurses in acute care settings have a lack of knowledge about delirium, dementia, and depression. This lack of knowledge could have implication as necessary referrals to physicians is needed in order to ensure initiating of appropriate treatment. Continuing professional development is necessary to keep nurses abreast of the rapid changes in knowledge and technology needed to provide safe and high quality services. Providing an opportunity to participate in continuing professional development on this particular subject would go a long way to facilitate knowledge translation. As a result nurses will be equipped with the adequate knowledge and skills to meet the overall goal of providing quality care for older adults in different care 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 | 0,024 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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 ».