Assessment Of Hospital-acquired Incontinence In An Acute Hospital: A Re-audit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Urinary incontinence is a common problem in older adults. Hospital-acquired incontinence can result in increased morbidity and increased length of stay. The aim of this audit was to assess hospital-acquired incontinence in older adults in an acute hospital. Methods This audit and re-audit was guided by Royal College of Physicians (RCP) National Audit of Continence Care (NACC) standard. A prospective audit was carried out over a three-day period on general medical and surgical wards at the beginning of continence awareness month. Nursing notes and medical charts on all patients over 65 years old were reviewed for documentation of continence status pre-admission, inpatient continence status, continence wear and reason for continence wear. A re-audit was conducted eight weeks later. Results All patients had a documented continence status. Fifty-nine patients were included in the initial audit. Forty-four were continent preadmission. Of these, twelve had documented incontinence wear as inpatients. Documented rationale for incontinence wear included frequency (n=2) secondary to [urinary tract infection (UTI) (n=1), and not documented (n=1)], mixed continence (n=1), cognition (n=1), mobility (n=7) and not documented (n=1). Sixty-eight patients were included in a re-audit. Forty patients were continent preadmission. Among them, fourteen had documented incontinence wear as an inpatient. Documented rationale for incontinence wear included frequency (n=1) with no documented reason, acutely unwell (n=1), cognition (n=5), mobility (n=3), reassurance (n=2) and not documented (n=2). Conclusion Although continence status was well documented, a significant number of patients who were continent pre-admission were using incontinence wear as inpatients. The rationale for incontinence wear varied significantly. The increase in incontinence wear usage between audits highlights the need for sustained proactive identification of patients at high risk for hospital-acquired incontinence. Future projects should focus on continence promotion strategies in this population, quality improvement and education of appropriate use of incontinence wear to mitigate these risks.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».