Nursing management of intracranial hypertension in adults with severe brain injury in a neurosurgery intensive care unit: a best practice implementation project
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The nursing management of intracranial hypertension in adult patients with severe brain injury is crucial for maintaining the stability of intracranial pressure, which ultimately improves patient outcomes. OBJECTIVES: This project aimed to implement evidence-based practices for the nursing management of intracranial hypertension in adult patients with severe brain injury. METHODS: This evidence implementation project was conducted in a neurosurgery intensive care unit in a large tertiary hospital in Guangzhou, China. The project was guided by the JBI Evidence Implementation Framework, which is an audit and feedback model with seven stages. The Ottawa Model of Research Use was used to identify barriers and facilitators to best practices and to develop improvement strategies. RESULTS: Thirty-three nurses and 50 patients with severe brain injury participated in the baseline and follow-up audits. After project implementation, follow-up audits revealed significantly improved compliance with best practices compared with baseline. Nurses' awareness of best practices increased (41% to 96%); nursing assessment, monitoring, and interventions related to intracranial hypertension rose significantly (from 82%, 75%, and 59% to 98%, 84%, and 87%, respectively); and patients' optic nerve sheath diameter was notably lower (6.002±0.677 mm to 5.698±0.730 mm). CONCLUSIONS: The systematic integration of consistent training and education, together with the refinement of care processes and the creation of relevant tools, led to a significant improvement in awareness and adherence to best practices. Further testing of this program in more hospitals is needed. SPANISH ABSTRACT: http://links.lww.com/IJEBH/A243.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».