1805 The importance of ongoing awareness and education for Lying and Standing blood pressure (LSBP) during hospital admissions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Inpatient falls remain a huge problem in hospital, causing significant injuries to patients and are an avoidable cost to the NHS. Therefore, the National Audit of Inpatient Falls (2015-2017) set out key recommendations for management of falls, including the measurement of LSBP within 3 days of hospital admission. Method Our project was conducted in a major acute teaching hospital in North West London across three geriatric wards. Our aim was to improve the measurement of LSBP and correct documentation across the wards in line with the NAIF guidelines. We excluded patients unable to mobilise to standing with support, patients too unwell or unable to follow instructions and actively dying patients. Prior to any intervention, we found that only 24% of patients had LSBP performed within three days of admission. We focused our intervention in raising education and awareness across our staff. We arranged weekly reminders during MDT meetings, created posters and organised twice monthly teaching sessions, including one to one, on how to document correctly electronically. Results After one month of intervention, 73% of patients had LSBP as part of the ward round plan and almost half of patients had it correctly recorded on our system. After 4 months, we reaudited our project and found that only 32% of patients had LSBP appropriately recorded. This significant decrease can be explained by the changeover of junior doctors and emphasises the need of a more sustainable change. Conclusion Our goal is making LSBP part of a routine preadmission checklist when appropriate. We are currently working on making changes to our electronic patient record (EPR) to facilitate documentation to members of staff. This includes a new falls assessment tool and the newly incorporation of Smartzone feature on EPR. This will allow staff to put non-critical jobs in the workflow showing a less intrusive alert until completed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».