Evaluation of the Staff Educational Components of the PROMOTE Program to Improve Resident Hydration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Inadequate fluid intake is prevalent among older adults living in care settings and can lead to dehydration-related events such as falls and hospitalization. Staff knowledge and confidence using diverse strategies is needed to provide adequate hydration to residents. PROMOTE is a multicomponent intervention designed to support staff to increase resident fluid intake between meals. This study evaluated the educational components of PROMOTE. METHODS: = 13) reviewed all educational materials, evaluated their usefulness and feasibility, and were interviewed to identify how to improve the materials. RESULTS: The educational video improved knowledge (e.g., self-rating of knowledge pre-test median 8, standard error of the mean (SEM) 0.18; post-test median 9, SEM 0.13) and confidence. Participants intended to use PROMOTE strategies in their work with residents (1 [very likely] to 10 [very unlikely] median 2.0 SEM 0.27). Key informants rated the hydration of residents as an organizational priority (median 9.0 SEM 0.42) and all indicated that they would use the educational video in their future training. Less feasible educational components as rated by key informants included huddle discussions and email pushes. Posters were seen as feasible (54%) but only somewhat useful (77%). CONCLUSIONS: Brief educational videos can improve staff knowledge and confidence regarding providing adequate hydration to residents. Having several educational components that can be used with this video was viewed positively. Recommendations were made to improve the materials.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».