Wet Your Whistle with Water (W3) to Improve Water Intake in Seniors’ Care
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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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».