Development of prone positioning and skin damage prevention digital education: the PRONEtect project
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The incidence of skin/tissue damage, such as pressure ulcers, remains high in mechanically ventilated patients in the prone position. According to guidelines, critically ill patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS) should be prone for at least 12-16 hours to improve oxygenation and decrease mortality. Therefore, educating clinicians on how to reposition and manage the patient safely in a prone position plays a vital role in preventing adverse events. This project aimed to develop accessible online educational content to assist clinicians in safely executing the prone manoeuvre and minimise skin/tissue damage. METHOD: The development of the educational content was based on: a gap analysis and comprehensive review of available educational resources; evidence-based scientific literature; advice from international experts; and a qualitative study exploring the learning needs of 20 clinicians in Belgium and Sweden between February-August 2022. RESULTS: Volunteer clinicians assisted with the creation of eight simulation videos which were professionally filmed and edited. The interactive videos included the supine-to-prone and prone-to-supine manoeuvres, endotracheal and nasogastric tube securement, eye care, stoma care, protecting high-risk areas from pressure damage, and incontinence-associated dermatitis prevention. A prone positioning protocol, a checklist summarising the key aspects of the protocol, and teaching aids (slide deck for didactic lecturing) were developed and validated by a review of the relevant evidence-based literature and the international expert panel. A website was designed to host the content, with free user access, at www.pronetection.com. CONCLUSION: Education is one strategy towards prevention of complications of prone positioning. Accessible education could assist clinicians unfamiliar with prone positioning or current clinicians requiring refresher training to safely manage patients in this position.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».