Implementation of the Richmond Agitation-Sedation Scale (palliative version) on an inpatient palliative care unit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Richmond Agitation-Sedation Scale – Palliative version (RASS-PAL) tool is a brief observational tool to quantify a patient’s level of agitation or sedation. The objective of this study was to implement the RASS-PAL tool on an inpatient palliative care unit and evaluate the implementation process. Methods Quality improvement implementation project using a short online RASS-PAL self-learning module and point-of-care tool. Participants were staff working on a 31-bed inpatient palliative care unit who completed the RASS-PAL self-learning module and online evaluation survey. Results The self-learning module was completed by 49/50 (98%) of regular palliative care unit staff (nurses, physicians, allied health, and other palliative care unit staff). The completion rate of the self-learning module by both regular and casual palliative care unit staff was 63/77 (82%). The follow-up online evaluation survey was completed by 23/50 (46%) of respondents who regularly worked on the palliative care unit. Respondents agreed (14/26; 54%) or strongly agreed (10/26; 38%) that the self-learning module was implemented successfully, with 100% agreement that it was effective for their educational needs. Conclusion Using an online self-learning module is an effective method to engage and educate interprofessional staff on the RASS-PAL tool as part of an implementation strategy.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,058 | 0,002 |
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 découle