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Enregistrement W4409073564 · doi:10.1093/jbcr/iraf019.452

921 How to Become a Burn Nurse

2025· article· en· W4409073564 sur OpenAlexaff
Anita G. Au, Ashley Callahan, Stephanie Mason

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurn unitsNursingMedical emergencyIntensive care medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction For ninth consecutive year, CIHI reported the province has the worst RN to population ratio in the country, needing 26,000 additional nurses. With shortage of ICU nurses, staff continue experiencing burnout, the ongoing impact of the pandemic recovery experience, and the perception of a lack of team cohesiveness. As a provincial unit with 14 beds, staffing dropped from 46 to 15 full/part-time staff during COVID. Half of the nurses have less than 2 years of experience. Immediate action needs to be taken. The goal is to create an education pathway based on the American Burn Competencies Standards and the Standards for Critical Care Nursing Practice that adapts to individualized learning style as part of recruitment and retention strategy. Methods A roadmap using the Prosci Methodology is used by the newly recruited nurses to follow as they adopt new behaviors or ways of thinking. The effectiveness of the educational pathway is assessed using the PDSA cycle. Educational burn topics are established based on the certified burn registered nurse certificate. Nurses are from different levels of nursing experience or non-experience (new graduate, with or without ICU, with or without Burn). Using adult self-learning theory, the five senses guide the learning milestone: e-modules, “show and tell” clinical practice, games, return demonstrations, simulation labs of scenarios, test and quizzes, micro-teaching sessions, buddy shifts, self-reflection goals and achieving specializing certificates like ABLS, ACLS, CCNC, CBRN. Results There is a continuous demand for ICU services while units have ICU nurses’ shortages. Nurses attend the critical care sponsorship program to obtain basic ICU skills, but no specific program provides the burn specialty skills. By developing an educational pathway, new burn staff are supported from beginning to two years after being hired. For retention, a standard of burn competency is established that encourages professional development. A cohesive regional burn team is the result. Conclusions There is a continuous demand for ICU services while units are experiencing ICU nursing shortages. Nurses attend the critical care sponsorship program to obtain basic ICU skills, but no specific program provide the burn specialty skills. By developing an educational pathway, new burn staff are supported from beginning to two years after being hired. For retention, a standard of burn competency is established that encourages professional development. A cohesive regional burn team is the result. Applicability of Research to Practice As part of the discussion, this project is able to inspire nurses to join the team and to retain nurses in the burn ICU specialization while enable the creation of a supportive environment that nurses feel ready for professional development in an intensive burn care through completing an environmental safety survey and participation in national or international ICU or burn conferences. Funding for the Study N/A

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,028

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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