MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3031996196 · doi:10.5430/jnep.v10n9p28

Experience of the nursing team concerning the care of patients with meningitis attended in emergency department

2020· article· en· W3031996196 sur OpenAlexvenueno aff
Rhenan G. Moura, Cristina da Silva Fernandes, Maria Girlane Sousa Albuquerque Brandão, Nelson Miguel Galindo Neto, Joselany Áfio Caetano, Lívia Moreira Barros

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingNursingPsychological interventionMedicineNursing careQualitative researchNursing Interventions ClassificationIsolation (microbiology)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To unveil the experience of the nursing team in relation to the care of patients with meningitis attended in emergency departments.Methods: Exploratory and qualitative study made with 13 nurses and 12 nursing technicians from the emergency sector of a public hospital located in Northeast of Brazil. The data was gathered through an interview using a semi-structured script. The interviews were transcribed, processed in the Iramuteq software and analyzed with the descending hierarchical classification.Results: Three categories were obtained and they were referent to the accomplished interventions (administration of medication, patient’s isolation, contribution in the accomplishment of exams, use of individual protection equipment and humanization), to the experienced feelings (fear and unsafety) and the disease’s suggestive alerts (headache, neck stiffness, changes in the conscience level and vomit).Conclusions: The nursing experience in the care of patients with meningitis, in the emergency sector, was shown to be permeated by the accomplishment of interventions, feelings, and knowledge about the symptoms.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nursing Education and PracticeMême sujetHealth Education and ValidationTravaux en français237 207