Workshop (Clinical/Best Practice Implementation) ID 2001167
Notice bibliographique
Résumé
Background Hamilton’s Spinal Cord Injury (SCI) Regional Rehabilitation Program in collaboration with SCI Consortium is implementing tissue integrity monitoring for pressure injury (PI) prevention. An increased prevalence of PI was found in 2021 - 2022 compared to 2020 on Hamilton’s SCI Rehabilitation Unit. To address this finding, the clinical team introduced a staff and patient education program focused on PI prevention. Upon completion of this workshop, the attendees will be aware of the CQI methodology used to implement the best practices related to tissue integrity and appreciate the education pathway for both staff and patients. Methods Using a Continuous Quality Improvement model, a systematic approach was used to enhance the education model for staff and patients on skin assessment and appropriate interventions. A process map was created outlining steps for each discipline involved in skin assessment, intervention, and patient education. Education plan included Skin & Wound Management workshop, individual and group patient education, daily skin check calendar for patient/staff use. The workshop will be delivered in a lecture format, ending with discussion time. Results Preliminary data post partial implementation of the education program showed a decrease of 12% in the prevalence of PIs in the patients discharged from the program between July 2022 and March 2023 compared to January 2021 – June 2022. Conclusion Preliminary results are encouraging in demonstrating that implementation of a comprehensive education plan for staff and patients using a structured framework is effective in reducing the prevalence of pressure injuries in the inpatient SCI rehab unit.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,370 | 0,157 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».