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Enregistrement W4322773325 · doi:10.53771/ijlsra.2023.4.1.0036

Multi-trauma care in the Intensive Care Unit and the role of the nurse: A literature review

2023· review· en· W4322773325 sur OpenAlexaboutno aff
Panagiota Garoufali, Christina Karagianni, Areti Panoutsakopoulou, Alexandros Mihopoulos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Life Science Research Archive · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitDeliriumIntensive care medicineIntensive careObservational studyPsychological interventionCritical care nursingEmergency medicineNursingMedical emergencyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Multiple traumas occupy a significant part of the staff in the Intensive Care Unit (ICU), as multi-injured patients almost always require intensive care. These patients are distinguished, depending on the cause and type of injuries, in specific categories such as injuries, bleeding etc. During their stay in the ICU they may experience complications that need immediate treatment. The role of the nurse is mainly focused on the constant vigilance and the correct hierarchy of interventions. Aim: The purpose of this literature review is to investigate the care of the multi-injured in ICU and the role of the nurse on it. Method: A bibliographic review was performed on the sites 'PubMed', 'google scholar', 'Scopus' and 'open-archives', with the keywords: 'multi-injured', 'multi-injured in ICU', 'multi-injured care in ICU' , "the role of the nurse in ICU" and "patient with trauma in ICU", for the years 2007-21. A total of 28 articles were used, in English and Greek language. Results: An observational study in Greece (2011) showed that the most common cause of admission to ICUs was road accidents, while a study in China (2014-15) showed that acute intracerebral hemorrhage and brain injury were the most common causes of death. A study in South Korea (2010-15) found that the most common complication in multiple injuries in ICU was respiratory-related pneumonia (VAP), while in another study in the Netherlands (2013-18) 24.6% developed delirium/confusion within the ICU. Meta-analyses in China (2018) and Australia (2016) and a literature review in Canada (2016) showed that early enteral nutrition reduces complications, mortality, and length of stay in the ICU. According to a cohort study in USA (2012), early mobilization of the multi-injured also contributes to the reduction of complications. An observational study in England (2012-15) showed that surgery reduces mortality, while in a prospective study in Brazil (2010-11) the workload of nurses in ICUs with multiple injuries was high and correlated with various factors. Finally, in a contemporary study in Greece (2019) it was observed that 80% of patients in the ICU had experienced positive experiences from the nursing staff. Conclusions: In recent years, studies have been conducted internationally on the prevention, treatment and care of multiple injuries in ICUs. It is proposed to further strengthen the role of nurses, mainly through the institutionalization of protocols and training programs, to improve patient prognosis and reduce health costs in hospitals.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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