Nurses’ Perspectives and Experiences of Using a Bed-Exit Information System in an Acute Hospital Setting: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology that detects early when a patient at risk of falling leaves the bed can support nurses in acute care hospitals. OBJECTIVE: To develop a better understanding of nurses' perspectives and experiences with a bed-exit information system (BES) in an acute care hospital setting. METHODS: BES was implemented on 3 wards of a university medical center. Nurses completed 2 online surveys at each time point (P0 and P1) and participated in focus groups before (P0) and after (P1) implementation. Additional patient data were collected. Descriptive statistics summarized the survey results, while content analysis was applied to focus group data. Patient rates and adverse events in both phases were compared using negative binomial models. Reporting of this study adhered to the GRAMMS checklist. RESULTS: A total of 30 questionnaires were completed at P0 (30/72, 42%) and 24 at P1 (24/71, 33%). Of the participants, 15 completed both questionnaires (complete cases). At P1, 64% (9/14) of participants agreed that their perceived workload and strain in caring for patients with cognitive impairment was reduced by the use of the BES. The adverse event rate per patient per day was reduced by a factor of 0.61 (95% CI 0.393-0.955; P=.03). In addition, 11 nurses participated in 4 focus groups before and after the intervention. Participants found it challenging to operationalize the use of the BES due to the heterogeneity of care settings, but certain behaviors of patients with cognitive impairment were recognized as indicating a need for intervention. Negative experiences included information overload and alarm fatigue, leading to occasional removal of the system. CONCLUSIONS: While BES provides some support in managing patients with cognitive impairment, its impact remains limited to specific scenarios and does not significantly reduce nurses' workload or strain. Our findings highlight the need to manage expectations of BES performance to ensure alignment between expected and actual benefits. To improve BES effectiveness and long-term implementation, future research should consider both objective measures of patient care and subjective factors such as nurse experience, structural conditions, and technical specifications. Improving information mechanisms within call systems could help reduce alarm fatigue and increase perceived usefulness. Overall, successful integration of BES in acute care settings will require close collaboration with nursing staff to drive meaningful healthcare innovation and ensure that the technology meets the needs of both patients and nurses. TRIAL REGISTRATION: German Register for Clinical Studies DRKS00021720; https://drks.de/search/de/trial/DRKS00021720.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».