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Enregistrement W2159201391 · doi:10.1177/1054773803258998

Patient and Nurse-Related Implications of Remote Cardiac Telemetry

2003· article· en· W2159201391 sur OpenAlexaffabout
Fae Billinghurst, Beverley Morgan, Heather M. Arthur

Notice bibliographique

RevueClinical Nursing Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemetryNursingMedicineMedical emergencyPsychologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purposes of this study were (a) to determine the frequency of rhythm disturbance events among patients on remote cardiac telemetry, (b) to identify how many of these events were detected by the telemetry nurses, and (c) to explore the impact of managing telemetry on nurses' workload This prospective observational study took place in a nine-bed Coronary Respiratory Care Unit (CRCU) in a tertiary Canadian University Hospital. No lethal arrhythmias were detected during 420 hours of observation. There were a high number of remote telemetry warning arrhythmias, the vast majority of which were artifact (80.2%). A warning alarm occurred every 2.1 to 6.2 minutes. Nurses detected between 60% to 100% of valid warning alarms. Remote cardiac telemetry without a dedicated monitor-watcher places unnecessary demand on CRCU nurses' time because the vast majority of arrhythmia alarms are inconsequential. The addition of monitoring remote telemetry to the CRCU nurse's workload has the potential to negatively influence the care provided to CRCU patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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