Physical examination of arteriovenous fistula: The influence of professional experience in the detection of complications
Notice bibliographique
Résumé
Vascular access is one of the leading causes of mobilization of financial resources in health systems for people with chronic kidney disease on hemodialysis. Physical examination of the arteriovenous fistula (AVF) has demonstrated its effectiveness in identifying complications. We decided to evaluate the influence of nurses' professional experience in the detection of complications of the AVF (venous stenosis and steal syndrome). The study took place in eight hemodialysis centers between May and September of 2011 in the north of Portugal. Sample was constituted by registered nurses. The nurses involved in the experiment were divided in two groups: those who had more than 5 years of experience and those who had less than 5 years of experience. Ninety-two nurses participated in the study: 34 nurses had less than 5 years of professional experience and 58 had more than 5 years of professional experience. In the practices considered by nurses in the detection of venous stenosis, there were no differences observed between the groups (P > 0.05). In steal syndrome, there were no differences observed between the groups in the practices of the nurses in the detection of this complication of the AVF (P > 0.05). We concluded that professional experience does not influence the detection of venous stenosis and steal syndrome.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».