Delirium Reduction by Analgesia Management in Hip Fracture surgery (DRAM‐HF): Exploration of perceived facilitators and barriers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In tandem with the implementation of a multidisciplinary protocol which was successful in reducing delirium after hip fracture surgery (DRAM-HF), we sought to investigate enablers and barriers to same. METHODS: Single-centre, prospective, before-and-after questionnaire targeted at health-care professionals involved in DRAM-HF. We assessed respondent-reported enablers and barriers to the multidisciplinary protocol, using 0-100 agreement scales and free-text responses. RESULTS: A total of 134 preintervention and 124 postintervention responses were collated (out of 200, response rates 67% and 62%, respectively). Preintervention support for DRAM-HF was 100% (n = 130) and postintervention 95.9% (n = 116). Study design was well received with a mean score of 76.7 (SD 19.7) for being easy to understand. Support for additional computer alert systems was also high (mean 73.6, SD 23.9). Free-text responses emphasised the need for integration of ward pharmacists into medication optimisation (n = 31) and upskilling nurse practitioners (n = 23). CONCLUSION: Whilst generally supported, DRAM-HF implementation may be streamlined by optimising electronic delivery, offering targeted education and expanding roles.
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 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 | 0,006 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».