All On One Page: Getting Daily Meal Ordering Right In A Rehabilitation Setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recently the rehabilitation hospital expanded to over 100 beds providing improved access to rehabilitation for older persons in the area. During this time, an increase in incident report forms occurred due to the incorrect provision of diet/fluid to patients at ward level. In collaboration with relevant stakeholders, the Speech and Language Therapy (SLT) and Dietetic teams reviewed the current hospital meal ordering form and process in order to standardise a new system. The aim of this project was to reduce risk for patients and improve collaborative team working and communication. Methods A multidisciplinary team (MDT) approach was adapted involving; SLT, dietitians, catering department, nursing team and the patient quality and safety department. The HSE change framework provided scaffolding for this work. A new Daily Meal Order form was created and approved by the Nutrition Steering Committee and the process was agreed using input from all stakeholders. A pilot was carried out, reviewed and rolled out across the campus. The number of incidents recorded at ward level was used to measure if risk was reduced. A staff survey was conducted to gather feedback on the new system. Results The new Daily Meal Order form is now being used across the campus. Additional checks are completed each day via email to reduce the risk of errors. No incident reports were filed since launching the new form and process. A staff survey showed that all staff feel the new system and form constitutes an improvement, that it saves clinical time and that they would recommend it to others. Conclusion The project aims have been met in reducing patient risk, in line with the HIQA Safer Better Healthcare Programme. It has also improved MDT working and communication. This project is easily replicable to other settings and staff would recommend this approach to others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».