Methodological exploration on the construction of a traditional Chinese medicine nursing expert consensus based on evidence—taking stroke as an example
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,347 | 0,484 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».