The level of adherence to best-practice guidelines by interprofessional teams with and without acute care nurse practitioners in cardiac surgery: A study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute care nurse practitioners (ACNPs) in postoperative cardiac surgery settings provide significant benefits to patients and organizations. Recent studies have suggested that ACNPs increase the level of adherence to best-practice guidelines by interprofessional teams. It is however, unknown whether interprofessional teams with ACNP are associated with higher levels of adherence to best-practice guidelines compared to interprofessional teams without ACNPs. Furthermore, no extraction tool is available to measure the level of adherence to best-practice guidelines by interprofessional teams in postoperative cardiac surgery settings. This project aims to measure and examine the level of adherence to best-practice guidelines of interprofessional teams with and without ACNPs in a postoperative cardiac surgery setting in Québec, Canada. METHODS: A retrospective observational study will be conducted of 300 patients hospitalized between January 1, 2019 and January 31, 2020 in a postoperative cardiac surgery unit in Québec, Canada. Data will be collected from patient health records and electronic databases. An extraction tool will be developed based on systematic review of the literature, and will include best-practice guidelines and confounding variables related to patient and interprofessional teams' characteristics. Content and criterion validation, and a pilot-test will be conducted for the development of the tool. A multivariate linear regression model will be developed and adjusted for confounding variables to examine the association between interprofessional teams with and without ACNPs, and level of adherence to best-practice guidelines by those teams. DISCUSSION: This project represents the first study to measure and examine the level of adherence to best-practice guidelines by interprofessional teams with and without ACNPs in a postoperative cardiac surgery setting. The findings of this project will generate empirical data focusing on the contribution of ACNPs within interprofessional teams, and ultimately enhance the delivery of high quality and evidence-based care for patients and families.
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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 | 0,048 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».