Wet Your Whistle with Water (W3) to Improve Water Intake in Seniors’ Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Context: Dehydration is a concern amongst older adults residing in retirement (RH) and long-term care (LTC) homes. Objectives: a) work with home team members to develop effective hydration strategies; b) implement these strategies; c) determine the capacity of home team members to provide process evaluation data on implementation, d) determine if administrative data is helpful in tracking dehydration-related events, and e) determine if a short, online education module can improve the hydration knowledge and attitudes of team members providing care. Methods: Wet your Whistle with Water (W3) included: voluntary online education module for team members; hydration reminders; water stations in common areas; and bi-monthly recreation activities providing beverages. Hydration-related administrative data from 56 LTC residents were analyzed for pre-post comparison. Findings: 218 individuals participated in the education and significant improvements in attitudes and knowledge noted. The LTC home held six hydration recreation programs with an average of 31 attendees and 15 beverages provided. Hydration station fluid intake was low (<120 oz per week). Bowel medications decreased non-signifcantly post-implementation; changes in other administrative variables were non-significant. Limitations: W3 could not be fully implemented in the RH due to challenges with staffing and collecting administrative data. Team member compliance with refilling water jugs, COVID-19 restrictions, and outbreak status impacted usability of the hydration station. Implications: W3 strategies were feasible but require home buy-in and a champion for implementation. Strategies (e.g., reminders) should be tailored to the home and be able to withstand outbreaks. Targeted education can improve confidence, attitudes, and knowledge.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle