Implementation of a multicomponent intervention sign to reduce delirium in orthopaedic inpatients (MIND-ORIENT): a quality improvement project
Notice bibliographique
Résumé
Delirium is a serious and common condition that leads to significant adverse health outcomes for hospitalised older adults. It occurs in 30%-55% of patients with hip fractures and is one of the most common postoperative complications in older adults undergoing orthopaedic surgery. Multicomponent, non-pharmacological interventions can reduce delirium incidence by up to 30% but are often challenging to implement as part of routine care. We identified a gap in the delivery of non-pharmacological interventions on an orthopaedic unit. This project aimed to implement a bedside sign on an orthopaedic unit to reduce the occurrence of delirium by prompting staff to use multicomponent evidence-based delirium prevention strategies for at-risk older adults. Quality improvement methods were used to integrate and optimise the use of a bedside 'delirium prevention' sign on an orthopaedic unit.The sign was implemented in four target rooms and sign completion rates increased from 47% to 83% (95% CI 71.7% to 94.9%; p<0.001) over a 10-month period. The sign did not have a significant impact on delirium prevalence. The mean Confusion Assessment Method (CAM)+ rate during the baseline period was 8% with an absolute increase in the intervention period to 11.4% (95% CI 7.2% to 15.8%; p=0.31). There were no significant shifts or trends in the run chart for the proportion of patients with CAM+ scores over time. The sign was well received by staff, who reported it was a worthwhile use of time and prompted use of non-pharmacological interventions. This quality improvement project successfully integrated a novel, low-cost, feasible and evidence-based approach into routine clinical care to support staff to deliver non-pharmacological interventions. Given the increased pressures on front-line staff in hospital, tools that reduce cognitive load at the bedside are important to consider when caring for a vulnerable older adult patient population.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».