Promoting Positive Change with Blood Glucose Entry Error and Documentation in Acute Care
Notice bibliographique
Résumé
In the clinical setting of NURS 479 leadership, the issue of incorrect blood glucose entry error and documentation arose as a challenge in regards to safe patient care in the nursing environment. Patient care had the potential to be affected in adverse ways. Risks of differing patient care plans, and the concept of unequal health equity came to be possible scenarios due to these errors. Stakeholders, and structural and human factors all played a part in the circumstances present, and from there, it was questioned what could be done to positively adjust this issue. Posters were created to be put in place within various locations of the clinical setting, striving to educate stakeholders, (nurses, physicians, management) and maintain the overall goal of decreasing blood glucose entry error and documentation. Three weeks following the poster implementation, the results revealed that there was a 3-5% decrease in cases of error. Therefore, the established intervention did create a positive change, by reducing the numbers of data entry error and documentation: overall patient management, care, and safety were improved. Going forward, it is important to keep in mind what actions do create meaningful change in the clinical setting, and what steps one can take as a nursing student when seeking to establish positive change. When concluding this project, the ability to be equipped with original information and education moving forward into future nursing practice was recognized. This presentation will overview the steps taken, outcomes determined, and evaluation of a NURS 479 Nursing Practice/Professional Roles project. Department: Nursing Faculty Mentor: Tanya Paananen
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».