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Enregistrement W3122853639 · doi:10.3917/rsi.143.0045

Le transfert des connaissances en soins de plaies chez les infirmières : une revue intégrative des écrits

2021· review· fr· W3122853639 sur OpenAlexaff
Julie Gagnon, Michelle Lalonde, Viola Polomeno, Maryse Beaumier, Jocelyne Tourigny

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2021
Typereview
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : faisant partie intégrante des soins infirmiers, les soins de plaies représentent un enjeu de santé publique et sont une préoccupation. Contexte : en dépit des guides de pratique et l’existence de lignes directrices, un écart persiste entre les données probantes et la pratique clinique. Objectifs : faire l’état de la situation et répertorier les obstacles au transfert optimal des connaissances en soins de plaies chez les infirmières. Méthode : une revue intégrative suivant la méthodologie de Whittemore et Knafl (2005) a été effectuée. La recherche des données reliées au transfert des connaissances en soins de plaies dans la pratique infirmière a été réalisée dans six bases de données. Résultats : parmi les 82 écrits répertoriés, 13 articles ont été retenus pour l’analyse. Les écrits, tous publiés en anglais, soulèvent l’écart entre la théorie et la pratique infirmière en soins de plaies. Des obstacles reliés aux connaissances, aux attitudes et au contexte contribuent à entretenir celui-ci. Discussion : les soins infirmiers auraient avantage à être optimisés relativement aux soins de plaies. La situation des nouvelles infirmières et la réalité des milieux de soins ruraux sont peu explorées dans ce contexte. Conclusion : un plan stratégique adapté à chaque établissement de santé permettrait d’améliorer la qualité de la pratique en soins de plaies.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,424
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,086 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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