20 Clinical competencies of the clinical nurse specialist in Care of the Older Person in a geriatric assessment unit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Access to geriatric assessment, coordination between healthcare providers and integration of care across the health system are critical to meet the care needs of older adults living in the community with complex care needs. Clinical Nurse Specialists (CNS) with knowledge and clinical skills in gerontological nursing are key for the provision of care in this cohort. Our aim was to conduct an audit of CNS activity in the Geriatric Assessment Unit (GAU) in relation to specialist nursing clinical competencies. Methods We conducted a retrospective audit of CNS activity during the first quarter of 2023 with a focus on the CNS clinical core competencies as defined in the Framework for the Establishment of Clinical Nurse\Midwife Specialist Posts in two GAU in Louth. Results In total, n = 301 patients attended the two GAU in the first quarter of 2023, 58% female, with mean age 79.90 (95% CI 79.18–80.62), n = 78 of whom were new to the service. Within an interdisciplinary approach, a Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) is conducted by the CNS, which includes obtention of a detailed medical history, nutritional assessment, falls risk, skin integrity, frailty and dependency level, assessment of continence, cognitive screening and swallow screening. These assessments led to n = 273 referrals to community-based services, including Public Health Nurse (n = 51), Occupational Therapist (n = 38) and Memory Rehab (n = 18). Mean waiting time to attend the clinic for the first time was 104.13 days (95% CI 89.79–118.47). Conclusion The CNS in Care of the Older Person conducts a CGA, identifies unmet care needs and plans, coordinates and initiates person-centred care for older adults living in the community with complex care needs. CNS input is key to achieve adequate management of complex care needs while avoiding negative outcomes and promoting quality of life.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».