Understanding the nursing practices and perspectives of transfusion reaction reporting
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate nurse perspectives on transfusion-related adverse reaction reporting practices. BACKGROUND: Transfusion-related adverse reaction reporting is an essential component of hemovigilance in Canada, but reporting rates vary and under-reporting of minor transfusion-related adverse reactions exists. To our knowledge, this is the first report of nursing transfusion-related adverse reaction reporting attitudes. DESIGN: This qualitative descriptive study explored the nursing practices and perspectives of transfusion-related adverse reaction reporting by conducting one-on-one interviews with nurses (n = 25) working in adult oncology inpatient and outpatient units. METHODS: Data were thematically analysed; data collection ended when saturation was reached. The COREQ checklist was used to guide this study. RESULTS: The study revealed that the nursing practices of transfusion-related adverse reaction reporting are not standardised to meet the institutional reporting guidelines. Under-reporting of febrile reactions exists at this institution. Major concepts uncovered included the factors impacting nurses' transfusion-related reporting practices, as well as barriers and facilitators to transfusion reporting. CONCLUSION: A practice change in transfusion-related adverse reaction reporting is needed to achieve optimal hemovigilance at this institution. Using the barriers and facilitators identified in this study, institutions can better inform future interventions by employing strategies like TR reporting education in order to improve reporting of transfusion-related adverse reactions in this hospital and other similar institutions. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: This study informs clinical practice and decision-making for nurses and nursing educators who manage blood transfusion administration procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».