Door Decals for Wayfinding and Redirection: A Quality Improvement Project Involving the Use of Clinical Real-Time Location Systems for Evaluation of Environmental Design Changes
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Environmental design modifications are important non-pharmacological interventions for people with dementia in older adult residential care, but their effects are difficult to measure objectively. In this paper, we present the assessment of the impact of door decals installed on patient rooms, offices, and exit doors on patient movements as an example of the uses of location data in evaluating environmental design interventions. Research Design and Methods: We undertook a quality improvement project in an inpatient specialized dementia unit using de-identified data from a clinical location monitoring system from 79 individuals with dementia admitted over time to 15 patient rooms to measure patient movements. In the first phase, decals were applied to 1 office and 6 patient room doors, and doors with and without decals were compared. In the second phase, patient movements were compared before and after a decal was applied to the remaining exit, office, and 9 patient doors. Main outcomes of interest were the number of daily approaches to concealed doors and daily approaches and entrances to patients' own and others' rooms. Results: Using location data, we identified a significant reduction in the number of approaches to and dwell time at office doors and exits. No differences were found in patient movements in relation to their own or others' rooms in either phase, although patients assigned a room with a decal tended to approach others' rooms with decals less often than those with a plain door. Discussion and Implications: Door decals successfully reduced patient contact with staff-only doors and exits but did not have a large impact on patient movement with respect to wayfinding. Location tracking systems provide an important opportunity to evaluate the impact of design interventions in situ in specific older adult care contexts.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».