Nurse led education plus direct access to imaging improved diagnosis and management of urinary tract infections in children
Notice bibliographique
Résumé
Coulthard MG, Vernon SJ, Lambert HJ, et al . A nurse led education and direct access service for the management of urinary tract infections in children: prospective controlled trial. BMJ 2003;327:656–9.[OpenUrl][1][Abstract/FREE Full Text][2] Q In general practice, does nurse practitioner (NP) led education plus direct access to imaging improve diagnosis and management of urinary tract infections (UTIs) in children? ### ![Graphic][3]</img>Design: cluster randomised controlled trial. ### ![Graphic][4]</img>Allocation: {concealed}*. ### ![Graphic][5]</img>Blinding: unblinded. ### ![Graphic][6]</img>Follow up period: mean 20 months. ### ![Graphic][7]</img>Setting: 88 general practices in a paediatric nephrology secondary catchment area in the UK. ### ![Graphic][8]</img>Participants: 107 100 children who were followed up for incidence of UTIs. ### ![Graphic][9]</img>Intervention: 44 general practices were allocated to a NP led intervention (NLI) (n = 55 800 children and 185 physicians) and 44 to usual care (UC) (n = 51 300 children and 161 physicians). Physicians in the NLI group were educated about the study and new management guidelines. Physicians used the … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DBMJ%26rft.stitle%253DBMJ%26rft.aulast%253DCoulthard%26rft.auinit1%253DM.%2BG%26rft.volume%253D327%26rft.issue%253D7416%26rft.spage%253D656%26rft.atitle%253DA%2Bnurse%2Bled%2Beducation%2Band%2Bdirect%2Baccess%2Bservice%2Bfor%2Bthe%2Bmanagement%2Bof%2Burinary%2Btract%2Binfections%2Bin%2Bchildren%253A%2Bprospective%2Bcontrolled%2Btrial%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1136%252Fbmj.327.7416.656%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F14500439%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/ijlink?linkType=ABST&journalCode=bmj&resid=327/7416/656&atom=%2Febnurs%2F7%2F3%2F73.atom [3]: /embed/inline-graphic-1.gif [4]: /embed/inline-graphic-2.gif [5]: /embed/inline-graphic-3.gif [6]: /embed/inline-graphic-4.gif [7]: /embed/inline-graphic-5.gif [8]: /embed/inline-graphic-6.gif [9]: /embed/inline-graphic-7.gif
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».