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Enregistrement W4409473508 · doi:10.1177/08968608251331832

Ten things I wish I knew as a new peritoneal dialysis nurse

2025· article· en· W4409473508 sur OpenAlexaff
Josephine Chow, Gillian Brunier, Joanna Lee Neumann, Kelly Lim, Ana Elizabeth Figueiredo

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicineNursingContinuous ambulatory peritoneal dialysisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A nurse new to home peritoneal dialysis (PD) undoubtedly has to learn all the steps for continuous ambulatory peritoneal dialysis (CAPD) and automated peritoneal dialysis (APD) procedures, along with basics such as hand hygiene, ordering supplies, disposing of supplies, recognizing signs and symptoms of peritonitis. However, it is not always clear what else the new PD nurse needs to know in order to successfully teach a patient all that a patient (and care partner) starting home PD training need to know, as well as to support that patient overtime once the patient is performing PD at home. To answer this question, using a modified Delphi technique, members of the International Society for Peritoneal Dialysis (ISPD) Nursing and Allied Health Professional Committee identified the top 10 practice advice (tips) these nurse members thought all new home PD nurses should know and be aware of. For each tip, we justified the importance of the tip and how it could be implemented. The 10 tips were quite varied and highlighted both the breadth and the depth of knowledge a new PD nurse needs to acquire over and above basic knowledge and skills such as performing CAPD and APD and recognizing signs and symptoms of peritonitis. The members of the ISPD Nursing and Allied Health Professional Committee who compiled this list of the top 10 tips, believe that through understanding the importance, justification, and implementation of each of these tips, the nurse new to a home PD program can, in turn, appreciate more how to individualize home PD training sessions, improve the quality of life for patients on PD, as well as extend the patients' time on PD.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreCommentaire

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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