Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The concept behind constant observation is not new. Whilst traditionally performed by nursing staff, it is now commonly performed by sitters. Details surrounding the usage, job description, training, clinical and cost effectiveness of sitters are not known; hence the reason for this review. METHODS: A literature search was performed in MEDLINE, Cochrane Database of Systematic Reviews, and PubMed from the years 1960 to October 2011. The definition for sitter used in the articles was accepted for this review. RESULTS: From this review, it is evident that sitters are being employed in a variety of settings. The question of which type of person would provide the most benefit in the sitter role is still not clear; whilst sitters have typically included family and volunteers, it may be trained volunteers who may offer the most cost-effective solution. The paucity of information available regarding the training and assessments of sitters and the lack of formal guidelines regulating sitters' use results in a lack of information available regarding these sitters, and current available evidence is conflicting regarding the benefits in terms of cost and clinical outcome. The only strong evidence relating to clinical benefit comes from the use of fully-trained sitters as part of a multi-interventional program (i.e., HELP) CONCLUSIONS: Current evidence supports a role for the sitter as part of the management of patients with delirium. The most cost-effective sitter role appears to be trained volunteers. Further research is needed to determine the specific type of training required for the sitter role. The creation of a national set of regulations or guidelines would provide safeguards in the industry to ensure safe and effective patient care.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».