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Enregistrement W2050581797 · doi:10.1002/nur.20110

Relationship between nursing interventions and outcome achievement in acute care settings

2006· article· en· W2050581797 sur OpenAlexaff
Diane Doran, Margaret B. Harrison, Heather Spence Laschinger, John P. Hirdes, Ellen Rukholm, Souraya Sidani, Linda M. Hall, Ann E. Tourangeau, Lisa Cranley

Notice bibliographique

RevueResearch in Nursing & Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesMinistry of Health and Long Term CareResearch CanadaLaurentian UniversityUniversity of TorontoHomewood Research InstituteWestern UniversityQueen's UniversityCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineMinimum Data SetNursing Interventions ClassificationAuditNursingAcute careNursing careDocumentationHealth careMEDLINEScale (ratio)Physical therapyNursing homes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent to which nursing interventions provided during hospitalization are associated with patients' therapeutic self-care and functional health outcomes was explored with a voluntary sample of 574 patients. Nurses collected data on patient outcomes at admission and discharge using the minimum data set (MDS) and the therapeutic self-care scale (TSCS). Research assistants audited charts for documentation of nursing interventions. The results indicated that nursing interventions aimed at exercise promotion, positioning, and self-care assistance predicted functional status outcome. Higher functional status outcome predicted therapeutic self-care ability at hospital discharge. The results demonstrate that nurses can use MDS and TSCS data on patient outcomes to gain insight into the effectiveness of their interventions.

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)0,042
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations76
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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