Defining patient deterioration through acute care and intensive care nurses' perspectives
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the variations between acute care and intensive care nurses' understanding of patient deterioration according to their use of this term in published literature. BACKGROUND: Evidence suggests that nurses on wards do not always recognize and act upon patient deterioration appropriately. Even if resources exist to call for intensive care nurses' help, acute care nurses use them infrequently and the problem of unattended patient deterioration remains. DESIGN: Dimensional analysis was used as a framework to analyze papers retrieved in a nursing-focused database. METHOD: A thematic analysis of 34 papers (2002-2012) depicting acute care and intensive care unit nurses' perspectives on patient deterioration was conducted. FINDINGS: No explicit definition of patient deterioration was retrieved in the papers. There are variations between acute care and intensive care unit nurses' accounts of this concept, particularly regarding the validity of patient deterioration indicators. Contextual factors, processes and consequences are also explored. CONCLUSIONS: From the perspectives of acute care and intensive care nurses, patient deterioration can be defined as an evolving, predictable and symptomatic process of worsening physiology towards critical illness. Contextual factors relating to acute care units (ACU) appear as barriers to optimal care of the deteriorating patient. This work can be considered as a first effort in modelling the concept of patient deterioration, which could be specific to ACU. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The findings suggest that it might be relevant to include subjective indicators of patient deterioration in track and trigger systems and educational efforts. Contextual factors impacting care for the deteriorating patient could be addressed in further attempts to deal with this issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».