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Enregistrement W3177831159 · doi:10.22201/eneo.23958421e.2020.4.850

Intervención educativa para mejorar conocimientos sobre úlceras por presión en enfermeros de Veracruz, México

2021· article· es· W3177831159 sur OpenAlexaff
Israel Ortiz-Vargas, Amelia Sánchez-Espinosa, Claudia Beatriz Enríquez Hernández, Edith Castellanos Contreras, Gloria López Mora, Higinio Fernández‐Sánchez

Notice bibliographique

RevueEnfermería Universitaria · 2021
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: En México, las úlceras por presión (UPP) son un indicador de calidad en el Sistema Nacional de Salud, se otorga relevancia a los conocimientos de los profesionales de la salud en cuanto al abordaje integral de las úlceras para el mejoramiento de la seguridad del paciente. Objetivo: Evaluar la efectividad de una intervención educativa como herramienta para mejorar los conocimientos de enfermería en la prevención y tratamiento de las UPP. Método: Estudio pre-experimental basado en una intervención educativa aplicada a un grupo con medición pre y post. La muestra estuvo constituida por 90 licenciados de enfermería que laboran en hospitales públicos de segundo y tercer nivel de atención, ubicados en el puerto de Veracruz. Se diseñaron doce sesiones de 120 minutos cada una para la intervención; en estas se abordaron tópicos de prevención, cuidado y tratamiento de las úlceras. Resultados: La variable prevención, en el indicador adecuado según tus conocimientos, obtuvo un promedio inicial de 74±15 que incrementó en la segunda medición a 91±9. t (p=.003). En la variable tratamiento, el indicador adecuado según tus conocimientos, obtuvo un promedio inicial de 57±16 y en la segunda medición pasó a 76±9. t (p=.002). Conclusión: La aplicación de la intervención educativa permitió mejorar el conocimiento sobre prevención y tratamiento de las UPP, aunque la utilización en la práctica asistencial fue menor.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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