Man versus Machine: the importance of manual blood pressure measurement skills amongst registered nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background: The manual recording of blood pressure is widely accepted to be more accurate than the recording of blood pressure using an automated device. Despite this many western healthcare systems have moved almost entirely to the automated recording of this important vital sign using oscillometric devices. Such devices may either fail to record the patient’s blood pressure in persistent hypotension or may give inaccurate readings in people with arteriosclerotic or atherosclerotic changes. This paper explores the importance of manual blood pressure recording, the availability of aneroid sphygmomanometers in UK hospitals and the maintenance of the skills of the workforce following initial nurse education.Methods: Using a survey of nursing students to explore what opportunities they have to practice manual blood pressures in the clinical setting, the paper explores the maintenance of skills following initial nurse education. The paper also describes the results of data collection, using unobtrusive methods, regarding the availability of aneroid sphygmomanometers in general and specialist hospital facilities in Northern England (UK). Data using both methods were collected in the spring of 2014.Results: The results suggest that despite most hospitals having some aneriod sphygmomanometers available (mean was 1 device for every 6 beds in acute, 1 device for every 3 beds in specialist hospitals and 1 device for every 12 beds in mental health) they were rarely used in clinical practice with only 35% of students reporting that they had undertaken a manual blood pressure in a clinical setting during the first year of their course. In addition, some hospitals had no aneroid devices and several others had no central record of location and regular calibration of such devices.Conclusions: The suggested infrequent use of aneroid devices raises a concern that nurses skills in manual blood pressure recording may be subject to decay over time. Given the importance of these skills in patient safety and, in ensuring accurate and effective care, failure to ensure adequate equipment and opportunities for skill maintenance could result in practitioners and hospitals being open to negligence claims
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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 | 0,008 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».