Reducing avoidable pressure ulcers: an online clinical ordering system
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare practitioners face diverse challenges presented by an ageing population, reducing funds, public demand for better health care, and a zero tolerance to avoidable healthcare-acquired injuries, such as pressure ulcers. To support the reduction in avoidable pressure ulcers European Pressure Ulcer Advisory Panel and National Institute for Health and Clinical Excellence guidelines recommend patient repositioning, the provision of either an active or reactive pressure-redistributing support surface and, for some, complete and permanent off-loading of the tissue. Guys and St Thomas's NHS Foundation Trust recognised that an evidence-based prevention strategy was required to reduce the incidence of pressure ulcers in line with the Harm Free Care initiative. As part of the prevention strategy, eTRACE was implemented, an online clinical ordering system that uses the patients' clinical risk assessment in conjunction with the Trust's clinical protocols to recommend appropriate equipment selection. Additionally the system supports the organisational and national reporting/management requirements. This article will review the clinical and economic evidence to support the introduction of eTRACE and how this system has contributed to the Trust's agenda in reducing avoidable pressure ulcers.
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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 | 0,015 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,011 |
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 ».