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Enregistrement W1993513534 · doi:10.1111/j.1440-172x.2010.01828.x

Prevention and treatment of pressure ulcers in a university hospital centre: A correlational study examining nurses' knowledge and best practice

2010· article· en· W1993513534 sur OpenAlexafffund
Gallant Claudia, Diane Morin, Daphney St‐Germain, Dallaire Danièle

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Practice · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesHealth CanadaCentre Hospitalier Universitaire de Québec
Mots-clésMedicineUniversity hospitalNursingNursing practiceFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Claudia G, Diane M, Daphney SG, Danièle D. International Journal of Nursing Practice 2010; 16: 183–187 Prevention and treatment of pressure ulcers in a university hospital centre: A correlational study examining nurses' knowledge and best practice This descriptive correlational study had the goal of exploring if relationships existed between the level of knowledge of nurses concerning pressure ulcers, certain nurses' characteristics and the preventive care they applied. A multi‐method approach was taken using a questionnaire to measure the level of knowledge of nurses (n = 256) and chart audits (n = 235) to identify the preventive care applied. The results show that the level of knowledge of the nurses is insufficient. They also show a correlation between a higher level of knowledge and (i) the sector of activities in which the nurses are working, (ii) the training periods provided by the university hospital centre, and a (iii) good perception by the nurses of their level of knowledge. However, training on its own cannot guarantee the provision of quality health care, as there is a wide discrepancy between what nurses know and what they put into practice.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations52
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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