MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995778884 · doi:10.1111/2047-3095.12272

Accuracy of Defining Characteristics for Nursing Diagnoses Related to Patients with Respiratory Deterioration

2019· article· en· W2995778884 sur OpenAlexafffund
Laura Fonseca Vieira, Vivian Rodrigues Fernandes, Elizabeth Papathanassoglou, Karina de Oliveira Azzolin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Knowledge · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Bureau for International Education
Mots-clésHypercapniaMedical diagnosisMedicineCluster (spacecraft)Respiratory systemVentilation (architecture)Logistic regressionMedical recordRetrospective cohort studyAnesthesiaIntensive care medicineInternal medicinePathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate accuracy of defining characteristics (DCs) for impaired gas exchange (IGE), impaired spontaneous ventilation (ISV), and ineffective breathing pattern (IBP) in respiratory deterioration. METHODS: This study is a retrospective analysis of medical records. The accuracy and predictive ability of DC or of clusters are calculated. FINDINGS: In this study, 391 records were evaluated. For IGE, DCs or clusters with higher efficiency were "hypercapnia" (78%), "somnolence" (74.4%), and "hypercapnia + tachycardia" (88%); for ISV, the cluster with higher efficiency was "increased heart rate ± decrease in cooperation" (70.1%); and for IBP, no DC or cluster exceeded 70% efficiency. These were confirmed by logistic regression. CONCLUSION: Few DCs had adequate efficiency for respiratory nursing diagnoses, while in some cases clusters accounted for higher efficiency. IMPLICATIONS FOR NURSING PRACTICE: Clusters of DC may be relevant for respiratory diagnoses.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Nursing KnowledgeMême sujetNursing Diagnosis and DocumentationTravaux en français237 207