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Enregistrement W6989376403

Approach to Safety Improvement: Focusing on Better Care (Fall Prevention in Medical Surgical/Intermediate Care Unit)

2016· article· en· W6989376403 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSF Scholarship Repository (University of San Francisco) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFall preventionPatient safetyHealth careAction planIncident reportQuarter (Canadian coin)Occupational safety and healthAction (physics)MEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient safety is one of the major concern of any healthcare provider during their patient’s hospital stay. This project addressed the steady trend of fall incidences compared to last fiscal years’ data of an average of 4 falls per month. This trend created urgency to envisioned a plan for solutions to prevent this circumstance from happening. This Clinical Nurse Leader led a project in creating a process in identifying all patients that are high risk to fall (HRTF) prior to their admittance or transfer to Medical Surgical/Intermediate Care Unit and throughout their hospital stay until they are discharged. In addition, a fall prevention action plan was generated for all staff members to follow to ensure the safety of our patients. Kotter’s Eight-Step Process for leading change was utilized for this project. Several literature reviews revealed that incorporating patient-centered hourly rounding, discussion of HRTF patient during huddle time along with utilization of fall prevention methods were evident practices that should be implemented by all staff members to decrease falls within the microsystem. Since the implementation of fall prevention action plans, the microsystem remained on track in achieving its goal by decreasing fall episodes by 25% by the end of the 1st quarter (September 2016) compared from the previous quarters (July 2015 to June 2016). Fall Prevention Survey was conducted to evaluate the understanding and how the staff members were engaged in preventing falls. Eighty-five percent of staff members participated in the survey which had a positive perspective of the process in preventing falls. Through multiple cycles of PDSA, changes will be implemented accordingly in decreasing falls in the unit which led to improving patient care and efficiency and ultimately improved patient outcomes.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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