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Enregistrement W4220891013 · doi:10.1016/j.jtcms.2022.03.003

Methodological exploration on the construction of a traditional Chinese medicine nursing expert consensus based on evidence—taking stroke as an example

2022· article· en· W4220891013 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Traditional Chinese Medical Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChengdu University of Traditional Chinese MedicineBeijing University of Chinese Medicine
Mots-clésDelphi methodGrading (engineering)DelphiMedicineGuidelineEvidence-based medicineEvidence-based nursingStroke (engine)MEDLINENursingScientific evidenceTraditional Chinese medicineAlternative medicineComputer scienceArtificial intelligencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To explore the methodology of the evidence-based expert consensus formulation process of traditional Chinese medicine (TCM) nursing taking stroke as an example. First, preliminary and comprehensive presentation of all stroke-related symptoms and corresponding TCM nursing techniques involved were revealed through bibliometric analysis. Then, selection of stroke symptoms and TCM nursing techniques for inclusion in the consensus was performed using an expert consultation method. Next, we determined the search strategy for a precise evidence search; conducted an evaluation of evidence quality and the grade of the evidence; and completed evidence extraction, evidence analysis, and evidence synthesis based on the included symptoms and TCM nursing techniques. The Delphi method was then applied to determine the strength of each recommendation and the choice of nursing care points by referring to the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations grid. Finally, we conducted an external expert validation of the Delphi results to form an expert consensus guideline. Through the bibliometric analysis, 22 stroke symptoms and 18 TCM nursing techniques were identified in the literature. Then, after expert consultation, 22 symptoms and 111 pairs of symptoms combined with TCM nursing techniques were selected for the evidence search. Evidence integration yielded 10 stroke symptoms corresponding to 29 bodies of evidence; these 10 symptoms were retained through the Delphi consultation, and recommendation strength results for 26 recommendations were obtained. A total of 9 symptoms were further retained for expert external validation to form 24 recommendations, with a recommendation process score range of 7.64–9.99 points and a more scientific and standardized recommendation-formation process. Owing to the current limited conditions of evidence-based resources for TCM nursing, the present consensus-building process represents only a preliminary exploration of an evidence-based expert consensus for TCM nursing to provide a reference for a more scientific and standardized methodology.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,639
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,147 · 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