Educational Interventions to Improve Knowledge Among Nurses in the Prevention of Skin Tears in Hospitalised Adults and Older Adults: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
To map and synthesise the current literature on educational interventions provided by nurses to nursing professionals to prevent skin tears in adults and older adults. A scoping review based on JBI methodology. Medline, SCOPUS, CINAHL, Web of Science, Science Direct, LILACS, Cochrane Library, ERIC, EMBASE, BVS and J_STAGE were searched from June to November 2022. Grey literature and unpublished studies were included. Studies in English, Spanish or Portuguese were considered, with no year limits. Searches were managed in Endnote and Rayyan. Two independent reviewers screened titles, abstracts and full texts using Population, Concept and Context criteria. Discrepancies were resolved by a third reviewer. Data extraction employed a structured spreadsheet. Of 694 articles retrieved, four met the inclusion criteria, primarily prospective quasi-experimental studies. Two educational modalities were noted: face-to-face classes utilising PowerPoint presentations and online training accessible 24/7 via institutional websites. Key outcomes included improved knowledge levels and reduced skin tear incidence. Nurse-led educational interventions may enhance nursing knowledge and decrease skin tear incidence. Further research is necessary to identify optimal educational approaches and technologies, assess their feasibility and evaluate their direct impact on clinical practice and skin tear prevention and incidence.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».