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Enregistrement W7032997798

Peripheral Cannula Infection: Nursing Assessment

2024· other· en· W7032997798 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEnvironmental Monitoring and Data Management
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesSuomalainen Lääkäriseura Duodecim
Mots-clésAsepsisCannulaNursing assessmentAuditNursing careDocumentationCompetency assessmentMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When reflecting on the process, it is acknowledged that peripheral intravenous catheter is commonly used in nursing clinical procedures. Additionally, only registered nurses are eligible to perform it. \n \nThis study's main objective was to determine how nurses can be encouraged to assess and manage peripheral cannula infection. Based on available evidence, the research revealed the significance of theory and clinical nursing education. \n \nThe study was conducted as a literature review. The findings evaluated the nursing concerns about PIVC infection prevention. According to various studies, theoretical knowledge and clinical skills are compulsory in performing the procedure safely and accurately. The material was collected from reliable sources and analyzed carefully. However, PIVC care and maintenance is obviously demanded. Similarly, accurate documentation of cannula insertion is essential to keep a tracking record of the patient. Aseptic techniques are sustained throughout the PIVC procedure. \nThe results achieved in this research can be useful in nursing education to teach newly graduated registered nurses about I.V. insertion maintenance. Furthermore, the results can be important in encouraging experienced nurses to pay more attention while settling the catheter. \nEverything considered, healthcare professionals contribute successfully to patient safety while conducting PIVC insertion and following aseptic standards.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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