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Enregistrement W3163732823 · doi:10.1002/nop2.920

Intervention to reduce unnecessary urinary catheter use in a large academic health science centre: A one‐group, pretest, posttest study with a theory‐based process evaluation

2021· article· en· W3163732823 sur OpenAlexaff
Chantal Backman, Krista Wooller, Delvina Hasimja‐Saraqini, Melissa Demery Varin, Michelle Crick, Danielle Cho-Young, Lisa M. Freeman, Lori Delaney, Janet E. Squires

Notice bibliographique

RevueNursing Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditUrinary systemMedicineCatheterIntervention (counseling)Protocol (science)Data collectionUrinary catheterTest (biology)NursingPhysical therapyFamily medicineEmergency medicineSurgeryInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To evaluate an intervention to reduce unnecessary urinary catheter use and prevent catheter-associated urinary-tract infections (CAUTI) in hospitalized patients across an academic health science centre. METHODS: We conducted a one-group, pretest, posttest study with a theory-based process evaluation. Phase 1 consisted of a pre/postintervention to test the impact of a CAUTI protocol. Audits on four units were conducted, and data were analysed descriptively. Phase 2 consisted of a theory-based process evaluation to understand the barriers/enablers to the implementation. Semistructured interviews were conducted and then analysed using a systematic approach. RESULTS: In Phase 1, all inpatients with urinary catheters admitted to the units (N = 4) during the study period (N = 99, pre) and (N = 99, post) were included. CAUTI prevalence rate was 18.2% pre versus 14.1% post (p = .563). In Phase 2, participants (N = 18) who worked on the units were interviewed, and a total of 13 barriers and 19 enablers were found.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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