A study to assess the effectiveness of a structured teaching programme on knowledge and practice of safe insulin administration among nurses in a tertiary care hospital: A pre-post design
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Diabetes Mellitus (DM) is not only a health issue but also an economic issue in India. Incorrect insulin injection techniques can lead to side effects such as pain, lipohypertrophy, and poor glycemic control. We designed the present study to assess nurses’ knowledge about safe insulin administration and evaluate the role of a planned teaching programme on knowledge and practices of safe insulin injection techniques in a group of nurses in tertiary care hospital.Methods: This is a pre-post design to study the effectiveness of the structured training programme - one hour of didactic lecture followed by demonstration of safe injection practices. Demographic data and knowledge about safe insulin practices were collected at baseline. We conducted two post training assessments–day one and three months after training. The injection practices were assessed using a check-list. We used the random effects linear regression model to identify factors associated with change in scores over these three observations.Results: The mean (SD) scores for insulin knowledge at baseline was 6.81 (2.28). It significantly increased to 16.85 (1.84) immediately after training (p < .001). These scores reduced significantly after three months compared with post-training scores (14.18 [2.14]; p < .001). A significantly higher proportion of nurses had used re-suspension technique for insulin injection after three months (76.3% vs 52.5%, p = .003) and cleaned the injection site with alcohol swab before injection (93.8% vs. 75.0%, p = .001). On an average, knowledge scores changed by -0.15 (95% CI: -0.29, -0.02; p = .03) with each unit increase in age (years). The average score in nurses with a degree was significantly higher compared with those who had a diploma (1.02, 95% CI: 0.28, 1.76; p = .007).Conclusions: The study demonstrated that insulin injection practices improve with adequate guidance and information. However, there is a need to have a regular training programme to sustain the practices. Certain practices such as site rotation and assessing lipo-hypertrophy, and the relation between these two should be emphasized in these sessions.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».