NURSING PRACTICE AND OPTIMAL DELIRIUM CARE AMONG OLDER ADULTS IN ACUTE CARE SETTINGS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies have emphasized the limited availability of data regarding the current practices of nurses in delirium care for patients in acute care settings. Similarly, there is a lack of information regarding the obstacles and facilitators in providing optimal care for the prevention, detection, and management of delirium. Aim To describe nurses’ practices about delirium care in acute care patients and their perceptions about barriers and facilitators regarding optimal care. Method: A two phase, multi method design was used. The quantitative phase utilized a self-reported survey to assess nurses’ knowledge, practice, confidence, and collaboration regarding delirium care. The qualitative phase employed focus groups to complement and explore survey data in-depth. Recruitment took place on nine acute surgical and medical units across two university-affiliated hospitals in Canada, involving nurses in direct patient care. Results 231 nurses reveal diverse insights into delirium care in acute settings and survey participants showed solid knowledge of delirium symptoms and outcomes, yet 23% did not identify the hypoactive form’s prevalence. While 81% reported receiving information on delirium screening, challenges included time constraints and misuse of detection tools. Qualitative themes highlighted communication’s vital role, challenges posed by delirium presentations, the significance of staff support, time constraints, the impact of experienced staff, the role of families, and the importance of additional resources for optimal delirium care. Conclusion Findings align with existing literature, emphasizing the multifaceted nature of delirium care and the need for tailored approaches, education, and collaborative strategies to improve overall care quality.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».