Reducing Inappropriate Urinary Catheter Use by Involving Patients Through the Participatient App: Before-and-After Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of urinary tract infections is increased by the inappropriate placement and unnecessary prolongation of the use of indwelling urinary catheters. Sustained behavior change in infection prevention could be promoted by empowering patients through a smartphone app. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the feasibility and efficacy of implementation actions on patients' use of the Participatient app on a clinical ward and to compare 3 survey methods for urinary catheter use. METHODS: Participatient was introduced for all admitted patients at the surgical nursing ward in a university hospital in the Netherlands. Over a period of 3 months, the number of new app users, days of use, and sessions were recorded. In a comparison of urinary catheter use before and after the implementation of the app, 3 methods for point prevalence surveys of catheter use were tested. Surveys were conducted through manual parsing of the text in patients' electronic medical records, parsing a survey of checkbox items, and parsing nursing notes. RESULTS: In all, 475 patients were admitted to the ward, 42 (8.8%) installed the app, with 1 to 5 new users per week. The actions with the most ensuing app use were the kick-off with the clinical lesson and recruiting of the intake nurse. Between the survey methods, there was considerable variation in catheter use prevalence. Therefore, we used the standard method of manual parsing in further analyses. Catheter use prevalence decreased from 38% (36/96) to 27% (23/86) after app introduction (OR 0.61, 95% CI 0.32-1.14). CONCLUSIONS: The clinical application of Participatient, the infection prevention app for patients, could be feasible when implementation actions are also used. For surveying indwelling urinary catheter use prevalence, manual parsing is the best approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».