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Enregistrement W4417320510 · doi:10.63332/joph.v4i3.3785

Advances in Critical Care Nursing: Evidence-Based Practices, Clinical Decision-Making, and Quality Improvement

2025· article· W4417320510 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Posthumanism · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachQuality managementPsychological interventionPatient safetyIntervention (counseling)Quality (philosophy)Intensive careMEDLINECritical care nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical care nursing has evolved into a highly specialized discipline that integrates advanced clinical judgment, rapid decision-making, and evidence-based interventions to improve outcomes for critically ill patients. This review synthesizes contemporary evidence (2016–2025) on the role of critical care nurses, focusing on advanced practices, clinical reasoning models, and quality improvement strategies that optimize patient safety and survival. Key domains analyzed include hemodynamic monitoring, early recognition of deterioration, ventilator management, infection prevention bundles, and multidisciplinary communication frameworks. The review further examines how cognitive load, clinical heuristics, and technological integration influence nurses’ decision-making accuracy in high-acuity settings. A conceptual model illustrating pathways linking nursing competencies to patient outcomes is presented. Evidence shows that advanced critical care nursing practices significantly reduce mortality, improve early intervention rates, and strengthen compliance with safety standards. The article concludes with recommendations for enhancing training, adopting digital decision-support tools, and strengthening quality improvement programs in intensive care units.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,258
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,325 · 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