Pediatric Critical Care Nursing Research Priorities—Initiating International Dialogue
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and prioritize research questions of concern to the practice of pediatric critical care nursing practice. DESIGN: One-day consensus conference. By using a conceptual framework by Benner et al describing domains of practice in critical care nursing, nine international nurse researchers presented state-of-the-art lectures. Each identified knowledge gaps in their assigned practice domain and then poised three research questions to fill that gap. Then, meeting participants prioritized the proposed research questions using an interactive multivoting process. SETTING: Seventh World Congress on Pediatric Intensive and Critical Care in Istanbul, Turkey. PARTICIPANTS: Pediatric critical care nurses and nurse scientists attending the open consensus meeting. INTERVENTIONS: Systematic review, gap analysis, and interactive multivoting. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The participants prioritized 27 nursing research questions in nine content domains. The top four research questions were 1) identifying nursing interventions that directly impact the child and family's experience during the withdrawal of life support, 2) evaluating the long-term psychosocial impact of a child's critical illness on family outcomes, 3) articulating core nursing competencies that prevent unstable situations from deteriorating into crises, and 4) describing the level of nursing education and experience in pediatric critical care that has a protective effect on the mortality and morbidity of critically ill children. CONCLUSIONS: The consensus meeting was effective in organizing pediatric critical care nursing knowledge, identifying knowledge gaps and in prioritizing nursing research initiatives that could be used to advance nursing science across world regions.
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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 | 0,302 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,025 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».