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Enregistrement W4409023775 · doi:10.1093/jbcr/iraf019.513

982 Quality Conversations: Addressing the Problem of Pressure Injuries in Burn ICU

2025· article· en· W4409023775 sur OpenAlexaff
Carlo D. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurn unitsIntensive care medicineMedical emergencyQuality (philosophy)Emergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction In 2023 the results of an annual hospital acquired pressure injury (HAPI) audit showed increased incidence of HAPI in ICUs at our Level 1 Trauma Center. Our ABA Verified Burn Centre was among the units showing increased HAPI. After sharing this data with front line staff we sought to engage them about their perceptions of why there were more HAPIs compared to previous years and how we can move towards HAPI prevention. Methods We a quality improvement strategy called Quality Conversations to co-create an HAPI prevention plan with frontline staff. Quality Conversations are staff huddles held at a designed time each week. At these huddles staff were asked to identify root causes of HAPI in burn patients in four domains: The Provider, The Patient, The Organization and The Equipment. This data was collected over several weeks and was enhanced by engaging staff in many formats including: in person; by email; Quality Conversation board posted in the unit allowing staff to add input freely. The most common responses were tabulated and shared with staff. A second phase of Quality Conversation asked staff to explore ways to prevent HAPIs based on the challenges the had identified in the first round. The HAPI prevention strategies derived from staff input were organized into a Safe Turn Checklist specific to our Burn Centre. The list was shared with staff and trailed in patient rooms. The Quality Conversation board was then used to shared monthly HAPI reports with staff including: Summary of incident reports; Percent of device related and non-device related HAPIs; Distribution of HAPI by location; Distribution of HAPI by device. Results At total of 79 unique responses were collected and analyzed. Respondents were mainly nurses but also included Personal Support Workers, Administrative Assistants, Physicians, Patient Care Manager, Advanced Practice Nurse, Occupation and Physical Therapists. Results were tabulated on a Pareto Chart and identified 6 root causes of HAPI in Burn patients: Lack of help to support q2h turns; Not removing wet linens; Multiple layers; Heavy patients; Support staff occupied in dressings; high proportion of agency staff who are unfamiliar with unit protocols. Through this exercise and sharing of data, awareness of HAPI and the need to prevent them was enhanced at our Burn Centre. Conclusions The Quality Conversation process embodies principles of burn care by providing a forum for staff to engage in quality improvement both individually and as an inter-professional team. Staff voice was used to drive both the root cause analysis and tools for change. Applicability of Research to Practice Our use of Quality Conversations demonstrates the power of shared governance and staff engagement to drive increased awareness and dissemination of best practices at the bedside. We believe that burn teams are an invaluable resource. As such, leaders must show staff caring for burn patients that they are valued by hearing and implementing their ideas whenever possible. Funding for the Study We did not receive funding for this project.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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