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Enregistrement W4282926327 · doi:10.1002/bco2.173

Active involvement of nursing staff in reporting and grading complication‐intervention events—Protocol and results of the CAMUS Pilot Nurse Delphi Study

2022· article· en· W4282926327 sur OpenAlexaff
Christopher Soliman, Benjamin Thomas, Pasqualina Santaguida, Nathan Lawrentschuk, Evie Mertens, Gianluca Giannarini, Patrick Y. Wuethrich, Michael Wu, Muhammad Shamim Khan, Rajesh Nair, Ramesh Thurairaja, Ben Challacombe, Prokar Dasgupta, Sachin Malde, Niall M. Corcoran, Philippe E. Spiess, Philip Dundee, Marc A. Furrer

Notice bibliographique

RevueBJUI Compass · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesKrebsliga Schweiz
Mots-clésDelphi methodMedicineGrading (engineering)NursingPatient safetyDelphiFamily medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The aim of this study is to gain experienced nursing perspective on current and future complication reporting and grading in Urology, establish the CAMUS CCI and quality control the use of the Clavien-Dindo Classification (CDC) in nursing staff. Subjects and Methods: The 12-part REDCap-based Delphi survey was developed in conjunction with expert nurse, urologist and methodologist input. Certified local and international inpatient and outpatient nurses specialised in urology, perioperative nurses and urology-specific advanced practice nurses/nurse practitioners will be included. A minimum sample size of 250 participants is targeted. The survey assesses participant demographics, nursing experience and opinion on complication reporting and the proposed CAMUS reporting recommendations; grading of intervention events using the existing CDC and the proposed CAMUS Classification; and rating various clinical scenarios. Consensus will be defined as ≥75% agreement. If consensus is not reached, subsequent Delphi rounds will be performed under Steering Committee guidance. Results: Twenty participants completed the pilot survey. Median survey completion time was 58 min (IQR 40-67). The survey revealed that 85% of nursing participants believe nurses should be involved in future complication reporting and grading but currently have poor confidence and inadequate relevant background education. Overall, 100% of participants recognise the universal demand for reporting consensus and 75% hold a preference towards the CAMUS System. Limitations include variability in nursing experience, complexity of supplemental grades and survey duration. Conclusion: The integration of experienced nursing opinion and participation in complication reporting and grading systems in a modern and evolving hospital infrastructure may facilitate the assimilation of otherwise overlooked safety data. Incorporation of focused teaching into routine nursing education will be essential to ensure quality control and stimulate awareness of complication-related burden. This, in turn, has the potential to improve patient counselling and quality of care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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