Sounding the Alarm to Healthcare Leadership to Establish a Standardized Evidenced-based Falls Prevention Program: An Integrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The dilemma for healthcare leadership is that interventions to prevent patient falls exist, but over the years it has been unclear as to which ones are the most effective and what strategies should be implemented to best support their needs (Delaforce et al., 2023). Because of the fact that national initiatives are aimed at preventing patient harm from falls, healthcare leaders have come to the conclusion that in order to be effective, a falls prevention program needs to be multi-faceted, which in turn produces a complex system. However, as the system becomes more complex, the risk of failures towards implementation also increases because the implementation of a falls prevention program can be influenced by several factors. Factors such as, environmental and contextual issues; staff knowledge, beliefs and attitudes; organizational culture and climate; staff workloads; patient education; and access to appropriate equipment to name a few, which are all driven by healthcare leadership (Ayton et. al, 2017). For this reason, the purpose of this study was to sound the alarm to healthcare leadership to establish a standardized evidenced based falls prevention program. By focusing on this, the researcher was successful in highlighting a series of fall risk assessment tools and interventions that has been known to develop fall prevention programs within healthcare. Equally important, the researcher provided several themes that has known to both inhibit and build fall prevention programs. Thereafter, the researcher then suggested two leadership strategies, reflexivity and resonant, for healthcare leaders to consider adopting as a means to help them develop effective fall prevention programs going forward.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».