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Enregistrement W2171425834 · doi:10.1111/jan.12837

Chasing the Mirage: a grounded theory of the clinical reasoning processes that Registered Nurses use to recognize delirium

2015· article· en· W2171425834 sur OpenAlexaff
Mohamed El Hussein, Sandra P. Hirst

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumGrounded theoryConstruct (python library)Intervention (counseling)PsychologyAcute careThinking processesNursingMedicinePsychiatryQualitative researchHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this study was to construct a grounded theory that explains the clinical reasoning processes that registered nurses use to recognize delirium in older adults in acute care hospitals. BACKGROUND: Delirium is under-recognized in acute hospital settings, this may stem from underdeveloped clinical reasoning processes. Little is known about registered nurses' (RNs) clinical reasoning processes in complex situations such as delirium recognition. DESIGN: A grounded theory approach was used to analyse interview data about the clinical reasoning processes of RNs in acute hospital settings. METHOD: Seventeen RNs were recruited. Concurrent data collection and comparative analysis and theoretical sampling were conducted in 2013-2014. FINDINGS: The core category to emerge from the data was 'chasing the mirage', which describes RNs' clinical reasoning processes to recognize delirium during their interaction with older adults. CONCLUSION: Understanding the reasoning that contributes to delirium under-recognition provides a strategy by which, this problem can be brought to the forefront of RNs' awareness and intervention. Delirium recognition will contribute to quality care for older adults.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,020
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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