Failure to rescue as a nurse-sensitive indicator
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: The aim of this concept analysis was to clarify failure to rescure as a nurse-sensitive indicator. Although the concept of failure to rescue as a nurse-sensitive outcome has appeared in the nursing literature for over a decade, conceptual clarity is needed to address its variable and ambiguous use in health care. METHODS: Walker and Avant's eight-stage method of concept analysis was used to explore the concept of failure to rescue in nursing practice. Twenty-one papers were retrieved from Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) and MEDLINE databases and selected for review and synthesis. RESULTS: Failure to rescue as a nurse-sensitive indicator was found to be a "failing to rescue" process characterized by a cascade of events, including four key attributes: (1) errors of omission in care, (2) failure to recognize changes in patient condition, (3) failure to communicate changes, and (4) failures in clinical decision making. CONCLUSIONS: Nurses have a pivotal role in "failing to rescue" through early recognition, escalation, and intervention of subtle changes signaling complications. Upstream strategies, such as the use of early warning sign indicators, structured communication, and teamwork, shift the discourse from failure to rescue, to processes in nursing practice of good catch events.
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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 | 0,053 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».