The iCARE feasibility non-experimental design study: An integrated collection of education modules for fall and fracture prevention for healthcare providers in long term care
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Falls and hip fractures are a major health concern among older adults in long term care (LTC) with almost 50% of residents experiencing a fall annually. Hip fractures are one of the most important and frequent fall-related injuries in LTC. The purpose of this study was to determine the feasibility (recruitment rate and adaptations) of implementing the PREVENT (Person-centred Routine Fracture PreEVENTion) model in practice, with a subobjective to understand facilitators and barriers. The model includes a multifactorial intervention on diet, exercise, environmental adaptations, hip protectors, medications (including calcium and vitamin D), and medication reviews to treat residents at high risk of fracture. Our secondary outcomes aimed to assess change in knowledge uptake of the guidelines among healthcare providers and in the proportion of fracture prevention prescriptions post-intervention. We conducted a mixed-methods non-experimental design study in three LTC homes across southern Ontario. A local champion was selected to guide the implementation. We reported recruitment rates using descriptive statistics and adaptations using content analysis. We reported changes in knowledge uptake using the paired sample t-test and the percentage of osteoporosis medications prescriptions using absolute change. Within five months, we recruited three LTC homes. We required two months to identify and train the local champion over three 1.5-hour train-the-trainer sessions, and the champion required three months to deliver the intervention to the healthcare team. We identified several facilitators, barriers, and adaptations. Benefits of the model include easy access to the Fracture Risk Scale, clear and succinct educational material catered to each healthcare professional, and an accredited educational module for physicians and nurses. Challenges included misperceptions between the differences in fall and fracture prevention strategies, fear of perceived side effects associated with fracture prevention medications, and time barriers with completing the audit report. Our study did not increase knowledge uptake of the guidelines, but there was an increase in the proportion of osteoporosis medication post-intervention.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».