Reflections on vital sign measurement in nursing practice
Notice bibliographique
Résumé
Physiological observations or vital sign monitoring is a fundamental tenet of nursing care within an acute care setting. Surveillance of vital signs with algorithmic early warning frameworks aids the nurse in monitoring for early symptoms of clinical deterioration. The nurse must be cognizant of the factors that can influence the vital sign measurements because the framework score is only as reliable as the data inserted. Vital sign technology has made significant progress in its ability to objectify nursing subjective assessments. Early scientists have struggled with its relationship with subjectivity, claiming it has no relevance in true science. Quantitative measurements, regardless of how objectively they were created or obtained, need a subjective lens to interpret and act on the results. The skill of "making" the vital signs can be easily taught or done with technology, but it is the "taking" of the data for analysis of truth and action that requires a higher level of expertise. This paper will examine the truth of vital sign methodology and monitoring to explore the question, "Is true objectivity in the nursing practice of vital sign measurement possible?" The truth in vital sign recognition through a subjective lens will also be explored to challenge the philosophical scientific claims that objective data are the absolute truth.
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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 | 0,085 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,067 |
| Communication savante | 0,015 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».