Can a new ward environment and intensive allied health staffing model enhance therapeutic opportunities in trauma care? A behavioural mapping study of patients’ activities and interactions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to assess changes in patient activities and interactions observed in response to a new trauma ward at a level 1 trauma centre, and subsequently, a new allied health staffing model. DESIGN: Explorative case study using behavioural mapping. SETTING: Level 1 trauma centre in Melbourne, Australia. PARTICIPANTS: Hospitalised trauma patients. MAIN MEASURES: Behavioural mapping of patients' activities and interactions was conducted by two observers over three 4-day observation phases: (i) at baseline, (ii) on the new ward and (iii) with the new staffing model. Changes in activities and interactions were assessed via negative binomial regression models and reported as incident rate ratios. RESULTS: In total, 1264 patient observations were recorded over an 18-month period. After moving to the new ward, patients were observed performing activities of daily living at a 2.1-fold higher rate than at baseline (95% confidence interval: 1.18, 3.81) but walking/standing/climbing stairs 54% less (95% confidence interval: 0.22, 0.94). Subsequent to the new staffing model, patients were observed in the gym at a 4.1-fold higher rate (95% confidence interval: 1.60, 10.32) and interacting with allied health professionals at a 9.1-fold higher rate (95% confidence interval: 4.88, 16.98), than at baseline. After COVID-19 restrictions were introduced, patients were observed lying down 22% more (95% confidence interval: 1.04, 1.43), with 73% fewer visitor interactions (95% confidence interval: 0.17, 0.43). CONCLUSIONS: Greater engagement in physical and social activities was observed following the implementation of the new allied health staffing model at a level 1 trauma centre. Whether these changes translate to improved trauma outcomes is important to investigate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».