Wearable Devices and Nurses’ Health: Protocol for an Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses comprise over half of the global health care workforce, and the nursing care they provide is critical for the global population's health. High patient volumes and increased medical complexity have increased the workload and stress of nurses. As a result, the health of nurses is often negatively impacted. Wearables are used within the health care setting to assess patient outcomes; however, efforts to synthesize the use of wearable devices focusing on nurses' health are limited. OBJECTIVE: The primary objective of our integrative review is to synthesize available data concerning the utility of wearable devices for evaluating or improving (or both) the health of nurses. METHODS: We are conducting an integrative review synthesizing data specific to wearable devices and nurses' health. The research question for this review aims to answer how wearable devices are used to evaluate health outcomes among nurses. We searched the following electronic databases from inception until July 2022: PubMed, Embase, CINAHL, Web of Science, IEEE Explore, and AS&T. Titles and abstracts were imported into Covidence software, where citations were screened and duplicates removed. Title and abstract screening has been completed; however, full-text screening has not been started. Further screening is being conducted independently and in duplicate by 2 teams of 2 reviewers each. These reviewers will extract data independently. RESULTS: Search strategies have been developed, and data were extracted from 6 databases. After the removal of duplicates, we collected 8603 studies for title and abstract screening. Two independent reviewers conducted the title and abstract review, and after resolving conflicts, 277 full-text articles are available for review to determine whether they meet the inclusion criteria. CONCLUSIONS: This integrative review will provide synthesized data to inform nurses and other stakeholders about the extent of wearable device-related work done with nurses and provide direction for future research. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/48178.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».