Improving stroke nursing orientation through a stroke learning resource
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian Stroke Best Practice recommends that patients suffering from an acute stroke be treated on an interprofessional stroke unit with recommended levels of medical, nursing, physiotherapy, occupational therapy, speech language pathology, social work, and dieticians. Potential gaps in knowledge and complexity of required care highlight the need for more nursing education. There is currently a lack of stroke specific resources available for nurses during orientation. Purpose: To develop a stroke learning resource which highlights Canadian Stroke Best Practice Recommendations, interprofessional roles and responsibilities, and the essential nursing role on an acute stroke unit. Methods: The learning resource was developed based on information obtained through a review of the literature, consultations with key professionals, and an environmental scan of stroke resources available in four Atlantic provinces. Results: A learning resource that highlights important information related to the care of patients who have suffered a stroke was developed. It contained stroke background information, including warning signs for strokes, stroke types, risk factors, and deficits based on brain regions. The resource focuses on best practice stroke care including the importance of excellent collaboration of nursing with the members of the interprofessional team. Images, quizzes, and role play associated with stroke care were added to the resource to improve nursing orientation and to optimize patient care. Conclusion: The resource would be useful as a self-study tool to prepare nurses to work on a stroke unit. It could be shared with orientating nurses and it could be useful for experienced nurses to mentor others which could translate into better patient care in this area.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».