Nursing resources and patient outcomes in intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As nursing resources is directly related to patient outcomes in the intensive care unit setting, identifying factors related to nursing resources at various levels could contribute to improving those outcomes. This study aims to determine the association of nursing resources with outcomes of intensive care unit patients. METHOD: This study adheres to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis for Protocols. Chinese electronic Database (Chinese Biomedical Literature Database, Wanfang, and China National Knowledge Infrastructure) and international electronic databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science) will be searched for all relevant published articles, with no restrictions on the year of publication or language. Study selection, data collection and assessment of study bias will be conducted independently by a pair of independent reviewers. The Newcastle-Ottawa Scale tool will be used for the risk of bias assessment. The Grading of Recommendations Assessment Development and Evaluation system will be used to assess the quality of evidence. The statistical analysis of this meta-analysis will be calculated by Review manager version 5.3. RESULTS: The results of this study will be published in a peer-reviewed journal. CONCLUSION: The findings of this systematic review will provide a high-quality synthesis of latest evidence and provide a basis for assessing the association of nursing resources on patients' outcomes in intensive care units. TRIAL REGISTRATION NUMBER: 10.17605/OSF.IO/9FNEX.
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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 | 0,015 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».