A Clinical Nurse Specialist–Led Initiative to Reduce Deficits in Tube Feeding Administration for the Surgical and Trauma Populations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: The purpose of this clinical nurse specialist-led initiative was to redefine the standard of care to reduce the deficit that exists between the daily amount of tube feedings prescribed versus received by patients in a surgical-trauma intensive care unit. DESCRIPTION OF THE PROJECT: Nutrition plays a vital role in health and wellness. Although nutritional recommendations are not always met by individuals on a daily basis-the presence of in-hospital malnutrition presents greater risks and complications after a surgery or traumatic event. An evidence-based algorithm for initiating and maintaining tube feedings was developed and incorporated into morning bedside report. A preintervention and postintervention chart analysis was done to calculate the amount of tube feedings received by patients during their first 5 days of admission. OUTCOMES: Preintervention data revealed that 29 patients received a mean 49.8% (SD, 21.6%) of tube feedings prescribed, and postintervention data showed 31 patients received 60.4% (SD, 18.5%) of tube feedings prescribed (P = .04). CONCLUSION: Through the implementation of a tube feeding algorithm, there was a reduction of tube feed interruptions and volume deficits during the first 5 days of admission.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».