Impact of the End PJ Paralysis interventions on patient health outcomes at the participating hospitals in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Multiple hospitals in Alberta implemented the End PJ Paralysis – a multicomponent inpatient ambulation initiative aimed at preventing the adverse physical and psychological effects patients experience due to low mobility during admission. To inform a scale-up strategy, this study assessed the impact of the initiative based on select process and outcome measures.Materials and methods Clinical and administrative data were obtained from the hospital Discharge Abstract Database, Research Electronic Data Capture (Redcaps), and Reporting and Learning System for Patient Safety. The variables explored were length of stay, inpatient falls, discharge disposition, pressure injury, patient ambulation, and patient dressed rates. We then used the Interrupted Time Series design for impact analysis.Results The analysis included discharge abstracts for 32,884 patients and the results showed significant improvements in outcomes at the participating units. The length of stay and inpatient falls were reduced immediately by 1.8 days (B2=-1.80, p = 0.044, 95% CI [-3.54, −0.05]), and 2.2 events (B2=-2.22, p = 005, 95% CI [-3.75, −0.69]). The percentage of patients discharged home increased overtime (B2=.39, p=.006, 95% CI [.11, .66]). Mobilization and dressed rates also improved.Conclusions The findings imply the interventions safely mitigated the risk of immobility-induced complications, including deconditioning and hospital-acquired disability.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».