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Enregistrement W2333697755 · doi:10.1097/01.ccm.0000425337.20578.3c

1125

2012· article· en· W2333697755 sur OpenAlexaffabout
Amy Yu, Toan Huynh, Brittany Russell, Kassia Atnip, Jeanne Teitelbaum, Yoanna Skrobik

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumMedicineSedationChecklistPsychological interventionIntensive carePain assessmentRating scaleEmergency medicineMEDLINENursing Interventions ClassificationIntensive care medicineNursingPhysical therapyAnesthesiaPain managementPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Nursing perceptions of systematic evaluations of analgesia, sedation level, and delirium features in the neurologically critically ill are unknown, and may influence whether and how these assessments are performed. Hypothesis: Bedside nurses would find pain and sedation assessments feasible, and delirium assessments more challenging, using structured instruments; years of nursing experience might influence nursing perceptions. Methods: Bedside ICU nurses in adult Neurological and Neurosurgical-trauma intensive care units from 3 hospitals (2 in Canada and 1 in the USA) were surveyed from November 2011 to April 2012.Systematic assessments were assessed for ease of use, applicability to Neurosurgical ICCU patients, adequacy of training for these assessments and physician response to the nursing assessments. Instruments assessed were the Numeric rating scale (NRS) or Behaviour Pain Scale (BPS), the Richmond Agitation-Sedation Scale (RASS), and delirium features with the Intensive Care Delirium Screening Checklist (ICDSC). Results: Nurses found the scales generally easy to use and applicable to neurologically ill patients. Agreement across assessment categories and for ease of use was significantly higher in nurses with more than 10 years’ ICU experience.When comparing all nurses from the study, all responders: 1. strongly agreed that they are familiar with interventions to manage delirium. 2. moderately agreed that physicians are receptive told ‘my patient is delirious’. 3. strongly agree with interventions to manage over-sedation and agitation. When comparing STICU to NSICU there was:1. little agreement as to whether pain, sedation and agitation are difficult to assess. 2. moderate agreement that delirium is difficult to assess. 3. moderate agreement that they are familiar with interventions to manage delirium.4. moderate disagreement that it is time consuming to assess for pain, sedation and delirium. Conclusions: Nursing staff find pain, sedation and delirium assessment in neurocritically ill patients feasible to perform but challenging to communicate to physicians. Experienced nurses were more consistent in their comfort level and opinions with applying these scales to the neurologically critically ill.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8380,772

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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