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Enregistrement W2888657495 · doi:10.1097/01.asw.0000540071.45158.29

Assessing Pressure Injury Knowledge Using the Pieper-Zulkowski Pressure Ulcer Knowledge Test

2018· article· en· W2888657495 sur OpenAlexaff
Barbara Delmore, Elizabeth A. Ayello, Hiske Smart, R. Gary Sibbald

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)MedicinePressure injuryTest (biology)Health professionalsKnowledge levelPopulationPhysical therapyHealth careNursingPsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the pressure injury knowledge of health professionals before and after providing an interactive, educational intervention. DESIGN AND SETTING: The research design was a quasi-experimental study using a nonrandomized pretest/posttest methodology in Manila, Philippines. PATIENTS AND INTERVENTION: The population for this study was healthcare professionals who participated in a 2-day Basic WoundPedia course. There were 57 participants on day 1 and 55 participants on day 2. The Pieper-Zulkowski Pressure Ulcer Knowledge Test (PZ-PUKT, version 2), a standardized, validated instrument with 72 items, was used to measure 3 domains: prevention (28 items), staging (20 items), and wounds (24 items). The test was used to determine the baseline pressure injury knowledge of the students on day 1 before the course began and on day 2 after related content was completed. The intent of this approach was to document that knowledge deficits were met, especially for future courses. MAIN RESULTS: There was a statistically significant increase in pressure injury knowledge scores after healthcare professionals received an interactive, educational intervention. CONCLUSIONS: Measuring knowledge before and after educational intervention should be considered to determine whether knowledge deficits are corrected. This methodology reinforced the adult learning theory and to help participants realize their own knowledge deficits. The PZ-PUKT may prove a valuable nonthreatening instrument for adult learners to self-identify, self-learn, and self-correct knowledge according to the best new evidence as it becomes available. These findings documented that this interactive, educational intervention did improve the percentage of correct pressure injury knowledge concepts for this group in all 3 subscales. This study also added support for the newly revised PZ-PUKT.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,422 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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