Cardiac Surgical Nurses' Use of Atrial Electrograms to Improve Diagnosis of Arrhythmia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The practice standard for electrocardiographic monitoring in hospitals recommends use of atrial electrograms after cardiac surgery to help diagnose cardiac arrhythmias. OBJECTIVES: To determine whether use of atrial electrograms significantly improves nurses' ability to diagnose cardiac arrhythmias and to assess nurses' perceptions of the ease of obtaining and interpreting electrograms, the frequency of use of atrial electrograms, and the correlation between nurses' experience with the technique and arrhythmia scores. METHODS: In total, 282 nurses completed a test consisting of 5 electrocardiographic rhythms for which use of atrial electrograms might improve interpretation. A standardized educational session on obtaining and interpreting atrial electrograms was given to 165 nurses who had not previously received such education. In a second test, the same rhythms were provided along with atrial electrograms to 261 nurses. Overall changes in total test scores and individual changes in interpreting rhythms were analyzed. Demographic information, perceptions of the ease of obtaining and interpreting atrial electrograms, and the frequency of use were collected. Correlation between scores on the second test and nurses' years of experience in interpreting atrial electrograms was determined. RESULTS: Use of atrial electrograms significantly increased overall arrhythmia interpretation scores. Nurses rated obtaining atrial electrograms as easy and interpreting the findings as moderately easy. Despite this reported ease, 57.1% of nurses obtained atrial electrograms less than monthly and only 3.4% obtained them daily. Correlation between experience with atrial electrograms and arrhythmia test scores was not significant. CONCLUSIONS: Nurses' use of atrial electrograms improves diagnoses of cardiac arrhythmias.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».