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Enregistrement W1877428897

Exploring CRRT practices in ICU: a survey of Canadian hospitals.

2008· article· en· W1877428897 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Langford, Sharon Slivar, Sue Malone Tucker, Frances Fothergill Bourbonnais

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal replacement therapyMedicineCompetence (human resources)Adverse effectNursingIntensive care medicineIntensive carePatient safetyNurse educationHealth carePsychologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Continuous renal replacement therapy (CRRT) is a highly specialized therapy not only for patients with acute renal failure, but also for patients with other critical conditions. The nursing work involved in CRRT is complex and the learning requirements are challenging to sustain ongoing competence. There are also adverse events associated with CRRT, such as those resulting from the anticoagulation therapy. Limited nursing literature is available regarding the use of CRRT by nurses in Canadian intensive care units. METHODS: In 2005, the authors conducted a national survey of CRRT nursing practices with nurse educators in intensive care units. The survey had fixed choice, as well as open-ended questions exploring various aspects of CRRT implementation, including education provided and adverse events experienced by patients. RESULTS: Of the 53 teaching and non-teaching hospitals that were sent the survey, 50 replied (94% response rate). Thirty-four of the sites used CRRT. The results reported here represent the findings from the survey questions pertaining to education and adverse events only. CONCLUSION: The results indicate that education, continuing competence, and prevention and management of adverse events, such as bleeding and filter clotting, are the major issues related to CRRT nursing practice across Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,467
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,119 · 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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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