Standard practices in cardiac monitoring: training needs of intensive care unit nurses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enforcing practice standards for cardiac monitoring in intensive care units (ICUs) has been shown to reduce misdiagnoses and inappropriate interventions. Continuous professional development (CPD) programs are committed to aligning clinical practices with recommended standards. The crucial initial phase in CPD development involves assessing the training needs of the targeted population. OBJECTIVE: To assess the training needs of ICU nurses in cardiac monitoring. The overarching goal was to formulate a focused Continuous Professional Development (CPD) program geared towards implementing standard practices in cardiac monitoring. METHODS: This study employed a generic qualitative approach with a descriptive design, utilizing interviews and focus groups from July to September 2018. Involving 16 ICU nurses. Content analysis was employed, encompassing transcription, fluctuant and iterative reading, unitization, categorization, coding, description, and interpretation. RESULTS: All nurses recognized cardiac monitoring's importance in the ICU but reported barriers to its effective implementation which were related to factors that could addressed by a CPD as insufficient knowledge and skills. Training needs were identified in both clinical and technical aspects, with recommendations for practical and theoretical activities and e-learning strategies. Barriers related to organizational aspects (equipment and communication within the healthcare team) were also mentioned. CONCLUSION: ICU nurses presented clear and specific training needs related to cardiac monitoring as knowledge, skills, and competencies. Other organizational aspects were also reported as barriers. Addressing these learning needs through targeted CPD aligned with organizational initiatives can contribute to enhancing the quality of cardiac monitoring practices in ICUs.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».