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Enregistrement W3186616960 · doi:10.1097/hjh.0000000000002949

Knowledge, perception and practice of Québec nurses for ambulatory and clinic blood pressure measurement methods: are we there yet?

2021· article· en· W3186616960 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulatoryPrimary carePerceptionAmbulatory careAmbulatory care nursingBlood pressureClinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Guidelines regarding blood pressure measurement (BPM) methods, namely home (HBPM), ambulatory (ABPM), office (OBPM) and automated (AOBP) are published by Hypertension Canada and rely on accurate measurement technique. Nurses commonly perform BPM but their knowledge, perception and practice considering all methods is understudied. This study is the first to establish the picture of Québec nurses working in primary care settings concerning the four BPM methods. METHODS: All nurses licensed to practice in primary care in Québec were targeted in our survey. Data were collected using a validated and pretested investigator-initiated questionnaire in English and French. A personalized e-mail invitation, and two reminders, including a link to a secured platform was sent in December 2019. A certificate of ethics was issued by UQTR. RESULTS: A total of 453 nurses participated in the study. Median age was 40 ± 11 years, and 92% were women. The overall score on BPM methods knowledge was slightly below 50% (46% ± 23). The perception was mostly positive, with an overall score above 50% (73% ± 8). In practice, HBPM was recommended by 47% of nurses, and ABPM by 18%. Although AOBP is the preferred method in Canada, only 25% of the nurses use it, including the 57% that use an oscillometric device and 11% that use manual auscultation. CONCLUSION: Nurses working in primary care play a central role in BPM. Our results highlight that overall knowledge and practice are suboptimal. Resources should, therefore, be allocated to ensure that initial training and continuing education are addressed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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