Valeur prédictive de l’échelle de Braden pour les lésions de pression nosocomiales et l’association avec les interventions de prévention
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les lésions de pression nosocomiales (LPN) sont considérées comme des événements indésirables liés aux soins infirmiers. Pour l’amélioration de la qualité des soins, les interventions comme le dépistage et la mobilisation sont essentielles. Objectifs : Comparer les valeurs prédictives du score total de Braden et du score de la dimension mobilité sur le développement de LPN. Mesurer l’effet modérateur des interventions de prévention entre le niveau de risque et le taux des LPN. Méthodes : Étude descriptive corrélationnelle basée sur l’analyse secondaire de données de routine issues des dossiers informatisés entre le 1er mars 2016 et le 31 mars 2018. Des statistiques descriptives et des régressions logistiques univariables et multivariables ont été effectuées. Résultats : Sur 22 833 épisodes de soins, le taux des LPN était de 3,6 %. Le score mobilité était prédicteur du développement des LPN (RC = 17,2, p < 0,01) ainsi que le score total (RC = 13,9, p < 0,01). Lorsque des interventions de mobilisation étaient mises en place, la probabilité de développer une LPN diminuait pour le niveau de risque faible (RC = 0,6, p < 0,01) ou modéré (RC = 0,5, p <0,01) selon le score total de Braden, mais pas pour un niveau de risque élevé. Discussion et conclusion : Cette étude confirme l’association entre le développement de LPN et les interventions préventives. Elle démontre l’importance d’utiliser des outils valides pour dépister le risque et mettre en place des interventions de mobilisation afin d’avoir un impact positif sur les résultats et ainsi d’améliorer la qualité des soins.
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 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 | 0,014 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».