Early recognition and treatment of pediatric sepsis: the development of an education resource for registered nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sepsis is a potentially fatal condition and is a major cause of mortality among pediatric populations. Delayed recognition of sepsis symptoms and delayed or insufficient treatment have been identified as contributing factors to increased mortality rates among pediatric patients with sepsis. Due to their frequent interactions with patients, research has shown that providing nurses with education about the signs and symptoms of sepsis and evidence-based sepsis treatments can significantly improve patient outcomes. Purpose: The purpose of this practicum was to develop a self-learning for registered nurses in NL to improve their knowledge and understanding of the signs and symptoms of sepsis and evidence-based sepsis treatment guidelines. Methods: Three methodologies were used in this practicum. These methodologies included an integrated literature review, a series of consultations with key stakeholders, and an environmental scan to review other educational resources on sepsis. Results: An online educational module on pediatric sepsis was developed using the information collected from the literature review and consultations. The module was developed using the eportfolio program available through Memorial University of Newfoundland and Labrador’s desire2learn (D2L) website. The module consisted of three units describing sepsis and nursing, the symptoms of sepsis, and treating sepsis. Conclusion: The goal of this practicum was develop an educational resource to increase nurses’ knowledge of sepsis to improve their recognition of sepsis symptoms and their compliance with evidence-based treatment guidelines. The module was not piloted during this practicum, however, future evaluation plans have been developed.
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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 | 0,030 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».