Development of a medication management program for developmental support workers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medication errors are a worldwide health care problem, which poses a risk to \npatients, caregivers, and the healthcare system. This risk can be mitigated through effective \nmedication management. At Momentum Developmental Support, developmental support \nworkers (DSWs) provide 24-hour residential care for adults with intellectual disabilities, \nprovince wide (Newfoundland). However, DSWs receive minimal training in medication \nmanagement. Consequently, this could lead to a rise in medication errors, negatively impacting \nclient safety. Purpose: The aim of this practicum project is to develop a medication management \nprogram to improve DSWs’ knowledge, confidence, and skills about medication management. \nMethods: Three key methods were used to develop the medication management resource: 1) an \nextensive literature review, 2) consultations with managers and DSWs at Momentum, and 3) an \nenvironmental scan of available resources. Results: The literature review identified a lack of \nmedication knowledge, confidence, and skills among DSWs, primarily attributed to the absence \nof hands-on training, which could potentially lead to medication errors. Consultations further \nconfirmed the lack of consistent training and resources for medication management, with a \npreference for classroom-based learning as the most effective teaching strategy. The \nenvironmental scan aligned with these findings, emphasizing the significance of combining \ntheoretical and practical learning in a classroom setting while highlighting the challenges \nassociated with online learning. Conclusion: A half-day medication management workshop was \ndeveloped to strengthen DSW’s knowledge, confidence, and skills about medication management.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».