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Enregistrement W3210251735 · doi:10.5737/23688076314376385

Évaluation systématique des chutes et du risque de chutes : Sondage sur l’attitude et les perceptions des infirmières cliniques en oncologie

2021· article· fr· W3210251735 sur OpenAlexaffvenue
Schroder Sattar, Kristen R. Haase, Koen Milisen, Diane Campbell, Soo‐Jeong Kim, Haji Chalchal, Cindy Kenis

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologySaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chez les personnes âgées atteintes de cancer, les chutes sont un problème souvent sous-estimé et peu rapporté. La présente étude visait à explorer la volonté des infirmières cliniques en oncologie à évaluer et à dépister systématiquement les chutes dans leur pratique; l’étude examinait également les obstacles perçus à l’évaluation et au dépistage systématique. Les infirmières ont donc été invitées à remplir un sondage en ligne. Les données ont été analysées à l’aide de statistiques descriptives. La majorité des infirmières ayant répondu ont dit qu’elles accepteraient de poser systématiquement des questions sur les chutes (85,7 %) et de dépister les risques de chutes (73,5 %) chez les personnes âgées. Voici les principales raisons des réticences : conviction que les patients signalent les chutes d’eux-mêmes, manque de temps, pénurie de personnel de soutien. Selon les résultats de l’étude, beaucoup d’infirmières en oncologie trouvent important d’évaluer et de dépister systématiquement les chutes, et sont d’accord pour l’intégrer à leur pratique bien que, d’habitude, les chutes ne fassent pas automatiquement l’objet de questions ou d’une évaluation. Étant donné les conséquences des chutes sur ces patients vulnérables, la recherche à venir devra explorer les stratégies permettant de surmonter les obstacles auxquels se butent les infirmières.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,346 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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