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Enregistrement W4375855660 · doi:10.5737/23688076332199

Evaluating the effectiveness of a training program to support nurses to administer cryopreserved hematopoietic stem cells by intravenous push method.

2023· article· en· W4375855660 sur OpenAlexaffabout
Cheryl Page, Jessica Rebeiro

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensJuravinski Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryopreservationHaematopoiesisDimethyl sulfoxideMedicineStem cellHematopoietic stem cell transplantationHematopoietic stem cellNursingOncologyTransplantationInternal medicineChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A training program was developed to prepare registered nurses (RNs) at one cellular therapy centre to administer cryopreserved cells by intravenous (IV) push method. There are two main methods of infusion for dimethyl sulfoxide (DMSO) cryopreserved hematopoietic stem cell (HSC) products, gravity drip and IV push. Administering DMSO by either route can cause hypersensitivity reactions. Administration of HSCs by gravity drip is slower, resulting in fewer DMSO reactions. However, prolonged exposure of DMSO once the cells are thawed increases the risk of cellular damage. The faster IV push method reduces cell damage and decreases staff time. An environmental review within Canadian transplant centres found that in most adult centres, nurses administer by gravity drip, and when IV push is required, cryopreserved hematopoietic stem cells are administered by physicians. Our centre's method was IV push by a physician or nurse practitioner (NP). As transplant numbers grew, capacity to perform this skill needed to expand. To maintain the current benefits of the IV push method and increase capacity in a hematopoietic transplant program, the role of infusing stem cells by the IV push method was transitioned from the NPs and physicians to RNs. A successful training program utilizing simulation to support these oncology nurses in learning the new skill was developed and evaluated.

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)0,011
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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