The Changing Prevalence of Pressure Injury among Ontarians with SCI/D at Rehabilitation Admission: Opportunities for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite preventability, 20-50% of patients with acute spinal cord injury/disease (SCI/D) develop hospital-acquired pressure injuries (PIs). The Spinal Cord Injury Implementation and Evaluation Quality Care Consortium (SCI IEQCC) aimed to mitigate PI risk through patient-reported daily skin checks alongside usual care. METHODS: This quality improvement initiative utilized an interrupted time series design, encompassing adults ≥ 18 years admitted for inpatient rehabilitation across five Ontario sites from 2020 to 2023. Patient demographics, etiology, and impairment data were obtained from a national registry, while participating sites gathered data on PI onset, location, and severity. Run charts depicted temporal trends, and statistical analyses, including chi-square and logistic regression, compared patients with and without PIs. RESULTS: Data from 1767 discharged SCI/D patients revealed that 26% had ≥1 PI, with 59% being prevalent and 41% incident. Most severe PIs (stages III and IV and unstageable) were acquired prior to admission. Process indicator fidelity was reasonable at 68%. Patients with PIs experienced longer hospital stays, lower Functional Independence Measure (FIM) changes, and FIM efficiency during rehabilitation. CONCLUSIONS: PI prevalence is increasing, particularly sacral injuries at admission, while incident cases have decreased since 2021 due to regular skin checks. This trend calls for proactive health system interventions to reduce costs and improve patient outcomes.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».