Poster (Clinical/Best Practice Implementation) ID 1985182
Notice bibliographique
Résumé
Background Persons with spinal cord injury (SCI) are at increased risk of developing pressure injuries throughout their lifetime. This significant yet preventable secondary complication can have a negative impact on one’s health and well-being. A key aspect of prevention is performing regular daily skin checks; however, a gap in knowledge is apparent among clinicians and patients on how exactly to perform them. Objective To develop a universal and widely available skin check video resource that supports clinicians and patients. Methods Clinicians across the SCI-IEQCC Network from Parkwood Institute, Hamilton Regional Reha-bilitation Centre, Ottawa Hospital Rehabilitation Center, Lyndhurst, Providence Care, and in partnership with SCIO, Cortree and persons with lived experiences, all contributed in an iterative manner to the development of a skin check video resource. Feedback from all relevant stakeholders was gathered after each round of edits to ensure the content would meet the educational needs of persons with lived experience and rehabilitation staff. Results This collaboration allowed for the development of an open-source skin check video resource for both clinicians and persons with lived experience. This video is in process of being integrated within patient skin check education of the various rehabilitation sites across Ontario. The video identifies key factors to consider when completing skin checks and demonstrates the technique on how to complete skin checks independently and with assistance. Conclusion While a successful skin check video resource was created, next steps will look to its sustainable implementation and dissemination at a local and provincial level.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,726 | 0,394 |
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 ».