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Enregistrement W4388778809 · doi:10.5498/wjp.v13.i11.848

Clinical application of multidisciplinary team- and evidence-based practice project in gynecological patients with perioperative hypothermia

2023· article· en· W4388778809 sur OpenAlexaboutno aff
Qing‐Yan Liu, Tongyang You, Daiying Zhang, Juan Wang

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthwest Medical University
Mots-clésMedicinePerioperativeGynecological surgeryMultidisciplinary teamIncidence (geometry)Multidisciplinary approachIntervention (counseling)HypothermiaNursingIntensive care medicineEmergency medicinePhysical therapyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Perioperative hypothermia (PH) negatively affects the physical and mental health of patients to varying degrees. Currently, there is no effective multidisciplinary team (MDT) intervention for gynecological patients with PH. AIM To apply the best evidence on the prevention and management of PH in gynecological patients, improve the quality of perioperative evidence-based care based on treatment by an MDT for gynecological patients and analyze the effect of MDT- and evidence-based practice (EBP) projects on the psychological status and cognitive function of gynecological patients with PH. METHODS Under the guidance of knowledge translation and combined with the opinions of involved stakeholders and clinical experts, the best evidence for PH prevention and management in gynecological patients was selected and adjusted to suit the practice setting. Based on the evidence, the practice plan was developed, and the MDT intervention was carried out in the preoperative ward, the preoperative preparation room, the intraoperative operating room, the postanesthesia care unit, and the 24-hour postoperative gynecological ward through the EBP program. The incidence of hypothermia, the nurses’ awareness, the implementation rate of examination indicators, and the thermal comfort level, psychological status and cognitive function of patients were compared before and after the implementation of the program. RESULTS The incidence of PH in gynecological patients decreased from 43.33% to 13.33% after the implementation of the scheme. The implementation rate of examination indicators 6-10, 12, 14, 16-18, 21, and 22 reached 100%, and that of other indicators was above 90%, except for examination indicators 5 and 13, which was 66.67%; the indices were significantly improved compared with the baseline (before evidence application) (P < 0.05). The score of nurses' awareness of PH prevention and management in gynecological patients increased from 60.96 ± 9.70 to 88.08 ± 8.96, and the difference was statistically significant (P < 0.001). The total score of the perioperative thermal comfort level of patients undergoing gynecological surgery was 27.97 ± 2.04, which was significantly increased compared with the score of 21.27 ± 1.57 observed by researchers at baseline (P < 0.001). The perioperative Hamilton Depression Scale and Hamilton Anxiety Scale scores of patients undergoing gynecological surgery decreased from 15.03 ± 3.16 and 13.93 ± 2.64 to 4.30 ± 1.15 and 3.53 ± 0.78, respectively, with statistically significant differences (P < 0.001). The perioperative Montreal Cognitive Assessment Scale score of the gynecological surgery patients increased from 23.17 ± 1.68 to 26.93 ± 1.11, also with statistical significance (P < 0.001). CONCLUSION MDT-based EBP for PH prevention and management in gynecological patients during the perioperative period can standardize nursing operations, improve nurses' awareness and behavioral compliance with gynecological hypothermia management, and reduce the occurrence of PH in gynecological patients while playing a positive role in reducing patients’ negative emotions and enhancing their cognitive function.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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