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Enregistrement W4401089192 · doi:10.1590/0034-7167-2024-0066

Telenursing in the postoperative period: a scoping review

2024· review· en· W4401089192 sur OpenAlexaff
Viviane Cristina de Albuquerque Gimenez, Graziela Maria Ferraz de Almeida, Cláudia Maria Silva Cyrino, Cassiane de Santana Lemos, Carolina Favoretto, Marla Andréia Garcia de Ávila

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Enfermagem · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésCINAHLScopusChecklistMedicineContext (archaeology)MEDLINECochrane LibraryPhysical therapyNursingMeta-analysisPsychologyPsychological interventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: to map available evidence on telenursing use in the postoperative period and its impact on patient outcomes. METHODS: a scoping review, conducted according to the JBI model and the PRISMA-ScR checklist. The search was carried out in the CINAHL, Embase, LILACS, PubMed, Web of Science, SciELO, Scopus and Cochrane Library databases. RESULTS: twelve studies were included, published between 2011 and 2023, 66.6% of which were in developed countries. Of the positive outcomes, we highlight improved levels of disability, autonomy and quality of life, lower rates of post-operative complications, pain and reduced costs. Telephone monitoring was the most widely used modality, but there were few studies in the pediatric context and in Brazil. CONCLUSIONS: of the studies, 11 (91.6%) identified at least one positive outcome in telenursing use and none showed negative aspects in the postoperative period. The role of nurses in digital health needs further study.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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