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Enregistrement W7078317850 · doi:10.5737/23688076354543

Évaluer l’efficacité d’une formation sur la neuropathie périphérique induite par la chimiothérapie pour améliorer les compétences des infirmières en soins oncologiques

2025· article· fr· W7078317850 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatric comorbidityEnvironmental reportingPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : La neuropathie périphérique induite par la chimiothérapie (NPIC) est un effet secondaire important qui affecte profondément la qualité de vie (QDV) des patients. L’infirmière, qui s’occupe de l’évaluation et de l’éducation du patient, de même que de la gestion des symptômes, est amenée à améliorer la qualité des soins. La présente étude vise à évaluer l’efficacité d’un programme pédagogique sur la NPIC pour améliorer les compétences des infirmières dans sa gestion au Kenyatta National Hospital (KNH) au Kenya. Méthodologie : L’étude a été approuvée par le comité d’éthique de recherche de l’établissement. Nous avons employé un devis quasi expérimental prétest-post-test avec le groupe témoin, auquel ont participé 43 infirmières du centre de cancérologie. Un questionnaire autoadministré a servi à recueillir des données en avril 2023 (référence) et en février 2024 (suivi après 6 mois). Les infirmières ont effectué une formation de deux jours en juillet et août 2023. L’analyse s’est basée sur des statistiques descriptives ainsi que des tests t pour échantillons appariés. Ces résultats ont donné lieu à une comparaison d’un score global de compétence dont la valeur p < 0,005 est considérée comme significative. Résultats : Des 43 répondants, 67,4 % étaient des femmes, 62,8 % avaient un diplôme en soins infirmiers et 27,9 % détenaient un baccalauréat en sciences infirmières. Plus de la moitié (58,1 %) avait cinq ans ou moins d’expérience en oncologie, et 83,7 % n’avaient pas de formation officielle en oncologie. La sensibilisation aux facteurs de risque de la NPIC s’est grandement améliorée après la formation; le facteur de risque qu’est l’âge était mieux pris en compte et est passé de 67,4 % à 97,4 % (p = 0,0005) et la connaissance de l’antécédent de tabagisme est passé de 60,5 % à 92,3 % (p = 0,0003). La connaissance des agents chimiothérapeutiques associés à la NPIC a bondi de 16,3 % à 56,4 % (p = 0,0006). Quant aux connaissances des symptômes et à la sensibilisation à la faiblesse musculaire, elles se sont améliorées, passant de 62,8 % à 94,9 % (p = 0,0008). Pour ce qui est de la sensibilisation au traitement, la connaissance de l’efficacité du Duloxetine est passée de 60,5 % à 100 % (p = 0,0001). En ce qui concerne les pratiques des infirmières, les réponses « Jamais » ont diminué de 9,3 % à 0 %, et les réponses « Fréquemment » ont augmenté de 4,7 % à 69,2 %. Dans l’ensemble, le score moyen de la fréquence du dépistage de la NPIC est passé de 4,1 (écart-type de 2,0) à 6,8 (écart-type de 1,4) (p = 0,0000). Le score global des connaissances en matière de NPIC (p < 0,0001) et les scores de pratique (p < 0,0001) ont tous deux augmenté de manière significative. Le score global de compétence est passé d’une moyenne de 32,5 (écart-type = 7,8) à 46,1 (écart-type = 5,6) (p < 0,0001). Conclusion et recommandation : La formation sur la NPIC a permis d’améliorer les compétences des infirmières. Il faudrait mettre sur pied un programme de formation continu sur la NPIC et les effets de la chimiothérapie ainsi qu’un programme de mentorat pour améliorer la qualité de soins. De plus, le programme de formation sur la NPIC doit être enseigné dans le cadre du programme pédagogique du ministère de la Santé. Mots-clés : neuropathie périphérique induite par la chimiothérapie, compétence, infirmières, éducation, soins oncologiques

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2025
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