Improving Assessment, Diagnosis, and Management of Urinary Incontinence and Lower Urinary Tract Symptoms on Acute and Rehabilitation Wards That Admit Adult Patients: Protocol for a Before-and-After Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Urinary incontinence (UI) and lower urinary tract symptoms (LUTS) are commonly experienced by adult patients in hospitals (inpatients). Although peak bodies recommend that health services have systems for optimal UI and LUTS care, they are often not delivered. For example, results from the 2017 Australian National Stroke Audit Acute Services indicated that of the one-third of acute stroke inpatients with UI, only 18% received a management plan. In the 2018 Australian National Stroke Audit Rehabilitation Services, half of the 41% of patients with UI received a management plan. There is little reporting of effective inpatient interventions to systematically deliver optimal UI/LUTS care. Objective This study aims to determine whether our UI/LUTS practice-change package is feasible and effective for delivering optimal UI/LUTS care in an inpatient setting. The package includes our intervention that has been synthesized from the best-available evidence on UI/LUTS care and a theoretically informed implementation strategy targeting identified barriers and enablers. The package is targeted at clinicians working in the participating wards. Methods This is a pragmatic, real-world, before- and after-implementation study conducted at 12 hospitals (15 wards: 7/15, 47% metropolitan, 8/15, 53% regional) in Australia. Data will be collected at 3 time points: before implementation (T0), immediately after the 6-month implementation period (T1), and again after a 6-month maintenance period (T2). We will undertake medical record audits to determine any change in the proportion of inpatients receiving optimal UI/LUTS care, including assessment, diagnosis, and management plans. Potential economic implications (cost and consequences) for hospitals implementing our intervention will be determined. Results This study was approved by the Hunter New England Human Research Ethics Committee (HNEHREC Reference No. 18/10/17/4.02). Preimplementation data collection (T0) was completed in March 2020. As of November 2020, 87% (13/15) wards have completed implementation and are undertaking postimplementation data collection (T1). Conclusions Our practice-change package is designed to reduce the current inpatient UI/LUTS evidence-based practice gap, such as those identified through national stroke audits. This study has been designed to provide clinicians, managers, and policy makers with the evidence needed to assess the potential benefit of further wide-scale implementation of our practice-change package. International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/22902
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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 | 0,079 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,010 |
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 ».