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Enregistrement W2998790543 · doi:10.5430/jnep.v10n4p72

Effect of applying nurses driven electrolyte repletion protocol on electrolyte disturbances control among critically ill patients

2020· article· en· W2998790543 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed Ezzelregal Abdelgawad, Nadia Taha Ahmed, Ahmed Elmenshawy

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal function and acid-base balance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCritically illProtocol (science)ElectrolyteIntensive care medicineElectrolyte DisorderElectrolyte imbalanceIntensive care unitIntensive careEmergency medicineInternal medicineHyponatremia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Electrolyte disturbances remain a common lifesaving issue in the intensive care units. They are associated with increased morbidity and mortality. They are mostly resulted secondary to critical illness itself or associated treatment modalities. Therefore, electrolytes repletion should be done effectively and timely. This could be ensured using nurse driven protocols rather than traditional methods of repletion. These protocols are nurse initiated and collaboratively developed. They have been shown to improve patient care outcomes through the provision of high quality care. They are increasingly being used in the critical care setting. Objective: Determine the effect of applying nurses driven electrolytes repletion protocol on electrolytes disturbance control among critically ill patients.Methods: Quasi experimental research design was used. Sixty two critically ill patients with electrolytes loss were enrolled in the study at Alexandria Main University Hospital intensive care units, Egypt. All episodes of electrolyte loss were evaluated. Repletion of electrolyte loss was done according to unit routine for the control group and nurses driven electrolytes repletion protocol for the study group. Episodes of electrolyte disturbances, adverse events and timing of repletion were evaluated.Results: Neurological disorders represent the most encountered diagnosis. The most common cause of electrolyte loss in was the use of diuretics. Furthermore, there was a highly statistical difference between the two groups as regard electrolytes levels, effectiveness and timing of replacement.Conclusions: Application of nurses driven electrolyte repletion protocol resulted in improvements in the effectiveness and timeliness of electrolyte replacement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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