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Enregistrement W2021855162 · doi:10.1097/01.ccm.0000155918.29268.84

Nursing and infection-control issues during high-frequency oscillatory ventilation

2005· review· en· W2021855162 sur OpenAlexaff
Anne-Marie Sweeney, Joseph Lyle, Niall D. Ferguson

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfection controlIntensive care medicineIntensive care unitSedationMechanical ventilationNursingIntensive careAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To review the specific nursing and infection-control issues that arise during the care of patients receiving high-frequency oscillatory ventilation (HFOV). DATA SOURCE: Published articles, governmental guidelines, and hospital procedures and practices. DATA SUMMARY: Nurses, respiratory therapists, and other clinicians caring for patients receiving HFOV need to be aware of specific differences in patient assessment, including close observation for symmetric chest-wall vibrations. In addition, management of sedation with or without neuromuscular blockade and effective communication with the patients are essential nursing skills needed with the use of HFOV. From an infection-control standpoint, HFOV is considered a high-risk respiratory procedure because of the inability to effectively filter all respiratory secretions. Appropriate infection-control precautions, including patient location and use of personal protective equipment, need to be considered when implementing HFOV in the intensive care unit. CONCLUSIONS: Important infection-control and nursing issues exist that are specific to the use of HFOV. These issues should be addressed with appropriate staff education before the implementation of HFOV in an intensive care unit.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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