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Enregistrement W3136453586 · doi:10.3138/ptc-2019-0113

Updating the Evidence: Suctioning Practices of Physiotherapists in Ontario

2020· article· en· W3136453586 sur OpenAlexaffvenueabout
Samantha Triemstra, Haiyun Liang, Megan Gooder, Nicole Livings, Abbigale Spencer, Lindsay Beavers, Dina Brooks, Erin Miller

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensMcMaster UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyNursingMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this article is to describe current tracheal suctioning practices of physiotherapists in the province of Ontario and to determine what factors influence these practices. Method: A cross-sectional online survey was conducted. An online survey link and quick response code were mailed to Ontario physiotherapists who were actively providing patient care and were authorized to perform tracheal suctioning as identified by the College of Physiotherapists of Ontario. Results: Ninety physiotherapists participated in the survey (23% response rate). Most (66%) suctioned in an intensive care setting, and many (41%) reported frequently using a closed endotracheal suctioning system. Hyperoxygenation was frequently performed before suctioning by 48% of participants, and only 18% frequently hyperoxygenated after suctioning. Most participants reported infrequently performing saline instillation (52%) and infrequently hyperinflating before suctioning (79%). Clean gloves were reported as the personal protective equipment most frequently worn across all suctioning approaches, and goggles and sterile gloves were least often worn while suctioning. Previous suctioning experience had the most influence on suctioning practices, and limited access to equipment had the least influence. Conclusions: Some of the tracheal suctioning practices of physiotherapists in Ontario vary from evidence-based clinical guidelines.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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