Postdischarge nursing interventions for stroke survivors and their families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The physical, cognitive, and emotional sequelae of stroke underscore the need for nursing interventions across the continuum of care. Although there are several published studies evaluating community interventions for stroke survivors, the nursing role has not been clearly articulated. AIM: The aim of this paper is to report a study to describe, using a standardized classification system, the nursing interventions used with stroke survivors during the initial 6 weeks following discharge home. METHODS: In the context of a randomized controlled trial, two nurse case managers provided care to 90 community-dwelling stroke survivors who were assigned to the intervention arm of the trial. The nursing documentation was analysed, using the Nursing Intervention Classification (NIC) system, to identify and quantify the interventions that were provided. FINDINGS: Stroke survivors received, on average, six different interventions. There was a trend for those who were older, more impaired, and who lived alone to receive more interventions. The most commonly reported interventions included those directed towards ensuring continuity of care between acute and community care, family care, and modifying stroke risk factors. The study was limited to the nursing documentation, which may represent an underestimation of the care delivered. CONCLUSIONS: The NIC system was useful in capturing the interventions delivered by the nurse case managers. Nursing interventions are often not clearly articulated and less often use standardized terminology. Describing nursing activities in a standard manner will contribute to an increase in nursing knowledge and to evidence-based practice.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».