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Enregistrement W4224279934 · doi:10.5737/23688076322294302

Transition de l’héparine au sérum physiologique pour fermer les cathéters veineux centraux en oncologie : pratique fondée sur la recherche

2022· article· fr· W4224279934 sur OpenAlexvenueno aff
Terri Jabaley, Niya Xiong, Susanne B. Conley, Teresa Mazeika, Danielle Johnson, Brenda Biggins, Nancy Hilton, Fangxin Hong

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les patients recevant un traitement à long terme contre le cancer doivent très souvent se faire poser un cathéter veineux central (CVC). L’entretien du CVC est donc une compétence fondamentale des infirmières en oncologie. Les pratiques d’irrigation et de fermeture du CVC fondées sur la recherche aident à prévenir l’occlusion intraluminale, une complication fréquente. Les normes recommandent l’utilisation d’un soluté physiologique hépariné pour fermer le CVC; toutefois, selon la recherche, le soluté hépariné n’est pas plus efficace que le seul sérum physiologique. Les objectifs du présent projet de pratique fondée sur la recherche étaient : 1) d’évaluer si la fermeture au sérum physiologique plutôt qu’au soluté hépariné était liée à une différence significative du nombre de cas d’occlusion intraluminale chez les patients suivis en clinique d’oncologie externe; et 2) d’évaluer les effets du mentorat entre pairs sur le point de vue des infirmières et des patients quant au changement de pratique. L’analyse des données a révélé une diminution de l’utilisation d’altéplase après l’adoption du sérum physiologique pour fermer les CVC. Les sondages réalisés auprès des patients et des infirmières montrent que le mentorat entre pairs accroît la confiance des infirmières et des patients, ainsi que l’habileté à procéder au changement de pratique.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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