Examining the Clinical Role and Educational Preparation of Heart Failure Nurses Across Europe. A Survey of the Heart Failure Association (HFA) of the European Society of Cardiology (ESC) and the Association of Cardiovascular Nursing and Allied Professions (ACNAP) of the ESC
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe the clinical practice and educational preparation of heart failure (HF) nurses across Europe and determine the key differences between countries. METHODS AND RESULTS: A survey tool was developed, in English, by the Heart Failure Association Patient Care committee of the European Society of Cardiology (ESC). It was translated into eight languages, before electronically disseminated by nurse ambassadors, presidents of HF national societies and through social media. A total of 837 nurses involved in the daily care of patients with HF from 15 countries completed the survey. Most nurses, 78% (n = 395) worked within a hospital outpatient setting, and 51% (n = 431) had access to a specialized HF multidisciplinary team. Nurses performed a range of activities including patient education to promote self-care, virtual and in-person symptom monitoring. A third had more than 5-year experience in cardiac care and 22% (n = 182) prescribed HF medications. There was a significant correlation between HF nurses that prescribed HF medications and access to a specialist multidisciplinary team (p = 0.04). A small number of nurses, mainly from Belgium, supported invasive monitoring (n = 68, 8%) with 14% (n = 120) of mostly Danish nurses supporting exercise programmes. The majority of nurses surveyed were committed to further academic professional development, with 41% (n = 343) having completed a HF course. CONCLUSION: The role of the HF nurse varies across Europe, however involvement in patient education, symptom monitoring and follow-up remain core to their practice. In specific activities including the prescribing of HF medications and involvement in invasive monitoring, practice has advanced with collaboration in the multidisciplinary team. Consequently, harmonization of education, training and career pathways are required to standardize HF care aligned with expert guidelines across Europe.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».