Jordanian Intensive Care Unit Nurses’ Knowledge of Delirium Recognition
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Delirium is a clinical syndrome that negatively affects the outcomes of the intensive care units patients if undetected early and treated well. However, this condition remains under recognized and poorly managed by health care providers including nurses. The objective of this study was to check nurses' knowledge level about delirium recognition. MATERIALS & METHODS: This was a cross-sectional study on 176 intensive care units nurses working in four major hospitals in Amman, Jordan. Data were collected using a self-reported likert scale questionnaire. RESULTS: Nurses lack the basic knowledge about delirium recognition; the mean was (52.65 ± 4.99). Older nurses (aged 31 years and above) have significantly higher levels of knowledge regarding delirium recognition compared to younger nurses (mean ± SD, 56.02 ± 18.1 vs. 49.28 ± 12.65, P < .005). Moreover, nurses with longer experience in intensive care units were more knowledgeable about delirium recognition (r=0.73, p <.001).Graduate studies have a positive effect on the knowledge level. Nurses holding master degree have significantly higher levels of knowledge regarding delirium recognition compared to those with Baccalaureate degree; (mean ± SD, 60.28 ± 16.86 vs. 53.0 ± 12.18, P < .005). CONCLUSION: Delirium is a widespread disorder in the intensive care units. Jordanian nurses lack the basic knowledge regarding essential characteristics of delirium and its recognition. Education of nurses in all care settings is vital and necessary.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».