Objectiveanalyze associations between demographic, academic, health, stress, overweight and obesity characteristics among nursing students.Methodthis is a cross-sectional study with 95 students from a private university in Rio Grande do Sul, Brazil. A demographic, academic and health characterization questionnaire and the Assessment of Stress in Nursing Students (ASNS) scale were applied. Anthropometric measures were taken and descriptive and bivariate analyses were performed.Resultsfemale students predominated in this study, mean age: 25.6±5.87 years. Weight gain was observed in 52.6% of the students, with the ‘Professional training’ session reporting high (29.5%) and very high (36.8%) levels of stress. None of the stress scale sessions was associated with overweight and obesity.Conclusionoverweight and obesity were associated with male participants, high blood pressure, weight gain since the beginning of the course, altered waist circumference, no physical activity, eating more in stressful situations, and consumption of unhealthy foods.
Electronic health records (EHR) are an important source of information to detect adverse events in patients. Inhospital fall incidents represent the largest category of adverse event reports. The detection of such incidents leads to better understanding of the event and improves the quality of patient health care. In this work, we evaluate several language models with state-of-the art recurrent neural networks (RNN) to detect fall incidents in progress notes. Our experiments show that the deep-learning approach outperforms previous works in the task of detecting fall events. Vector representation of words in the biomedical domain was able to detect falls with an F-Measure of 90%. Additionally, we made available an annotated dataset with 1,078 de-identified progress notes for replication purposes.
Objetivo: Analisar a concordância entre as evoluções diárias nos prontuários eletrônicos dos pacientes e as notificações no Sistema Informatizado de Notificação no registro de quedas. Método: Estudo retrospectivo do tipo coorte, realizado em um hospital público de Porto Alegre, no Rio Grande do Sul, Brasil. Compuseram este estudo 367 pacientes, 441 notificações voluntárias e 441 evoluções. A coleta de dados ocorreu na ferramenta de anotações online WebAnno, de setembro a dezembro de 2018. Foi desenvolvido um instrumento para a coleta. A análise dos dados ocorreu por meio de estatística descritiva. Os dados foram analisados no Statistical Package for the Social Sciences, SPSS Inc, Chicago versão 17.0 para Windows. Resultados: Entre os pacientes, 316 tiveram uma queda e 51 tiveram duas quedas ou mais. O estudo incluiu 441 notificações de quedas. Destas, 43,9% não foram registradas no prontuário eletrônico no dia da sua ocorrência. Em relação à avaliação do risco de quedas, apenas três (0,7%) evoluções continham o registro. Quando analisados os registros nas notificações e no prontuário eletrônico, foram identificados relatos mais completos nas notificações. Destacam-se as variáveis local da queda, registrada em todas as notificações e em 13,8% das evoluções; grau do dano, registrada em todas as notificações e em apenas 1,6% das evoluções. Conclusão: Identificou-se a lacuna de registros da queda no prontuário. Os resultados apontam para um aspecto de extrema relevância no quesito comunicação via prontuário do paciente, podendo implicar diretamente no planejamento e implementação do cuidado eficaz.
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