Implementation of a nurse-driven sedation protocol in the ICU.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Managing anxiety, pain and delirium in critically ill patients is an ongoing challenge. Differences in physician practice, variations of pharmacological agents, as well as concentrations and units can increase the risk of medication error Personal preferences, subjectivity, and nurses' level of expertise are variables when titrating analgesic and sedation infusions. PURPOSE: The purpdse of this study was to evaluate the perceived benefits of implementing a standardized nurse-driven sedation protocol in the ICU. We examined its impact on the rates of medication errors and perceptions of staff using the protocol. DESIGN: This descriptive study used a survey to collect data. SAMPLE: We used a convenience sample of 75 nurses who worked in the ICU during the implementation of the sedation protocol. RESULTS: Analysis of variance was completed comparing all sub-scale scores. No statistical significance was found, but scores did not decrease over time. No medication errors or near misses were reported throughout the sedation protocol implementation. Qualitative comments from staff provided feedback and assisted in identifying issues with the protocol. CONCLUSION: We believe that the implementation of the sedation protocol has been beneficial in our adult ICU. Findings indicate that with experience and resources nurses can manage anxiety, pain and delirium more confidently than without such a protocol. Critical care nurses, given the right tools, education, and support can make decisions that promote positive outcomes for patients receiving sedation and analgesia in the ICU.
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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 | 0,019 | 0,055 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».