MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381716513 · doi:10.1371/journal.pone.0287537

Nurses’ experiences of using falls alarms in subacute care: A qualitative study

2023· article· en· W4381716513 sur OpenAlexfundno aff
Julie Considine, Debra Berry, M. Mullen, Edmore Chisango, Melinda Webb‐St Mart, Peter Michell, Pēteris Dārziņš, Leanne Boyd

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEastern Health
Mots-clésThematic analysisPsychological interventionQualitative researchFall preventionPoison controlNursingSuicide preventionMedicineInjury preventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthALARMHealth carePsychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bed and chair alarms have been included in many multifaceted falls prevention interventions. None of the randomised trials of falls alarms as sole interventions have showed significant effect on falls or falls with injury. Further, use of bed and chair alarms did not change patients' fear of falling, length of hospital stay, functional status, discharge destination or health related quality of life. The aim of this study was to explore nurses' experiences of using bed and chair alarms. A qualitative descriptive study using semi-structured interviews with a purposive sample of 12 nurses was conducted on a 32-bed Geriatric Evaluation and Management ward in Melbourne, Australia. Participants were interviewed between 27 January and 12 March 2021.Transcribed audio-recordings of interviews were analysed using inductive thematic analysis. NVIVO 12.6 was used to manage the study data. Three major themes and four subthemes were constructed from the data: i) negative impacts of falls alarms (subthemes: noisy technology, imperfect technology), ii) juggling the safety-risk conflict, and iii) negotiating falls alarm use (subthemes: nurse decision making and falls alarm overuse). Nurses' experience of using falls alarms was predominantly negative and there was tension between falls alarms having limited impact on patient safety and risks associated with their use. Nurses described a need to support nurse decision making related to falls alarms use in practice and policy, and a desire to be empowered to manage falls risk in other ways.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetHealthcare Technology and Patient MonitoringTravaux en français237 207