The effect of scenario based teaching for critical care nurses and physicians on their knowledge of fluid creep
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Fluid resuscitation is a major component of the acute management of critically ill patients. The phenomenon of providing excessive fluid resuscitation volumes has been termed “fluid creep”. Today, the science of nursing becomes more complex. Accurate fluid balance assessment and recording is important component of nursing care that assures patient’s safety especially in critically ill patients. The aim of the work is to examine the effect of scenario based teaching for critical care nurses and physicians on their knowledge of fluid balance & fluid creep.Methods: The study design: pre & posttest research design. Setting: This study was implemented in general, trauma, obstetric and burn intensive care units (ICUs) at Assiut university Hospital-Assiut-Egypt. Subjects: 35 critical care nurses and 29 intensive care physicians were drawn from the previously mentioned ICUs. Methodology: A pre & posttest questionnaire of nurses’ and physicians’ knowledge, perception and satisfaction regarding fluid creep and fluid balance was adapted from the articles and was used in data collection before and after the application of scenario based teaching. This questionnaire was implemented on two phases (pre and after the teaching program). The data was collected from January 2018 to July 2018.Results: There is a considerable improvement in participants’ knowledge and perception concerning fluid balance and fluid creep after applying the scenario based teaching (p value < .001).Conclusions: Nowadays, nurses and physicians need advanced level of knowledge to be able to deal with the physiological changes that occur in critically ill.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».