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Enregistrement W7111347745 · doi:10.16821/j.cnki.hsjx.2020.06.014

外周静脉短导管选择与置入的最佳证据分析

2020· article· zh· W7111347745 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe HKU Scholars Hub (University of Hong Kong) · 2020
Typearticle
Languezh
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineExcellenceBest practiceVascular accessSystematic reviewMEDLINEEvidence-based medicineClinical PracticeQuality of evidence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To screen and obtain relevant evidence on selection and insertion of short peripheral intravenous catheters, and to summarize the best available evidence. Methods We searched the BMJ best practice, Joanna Briggs institute (JBI), Cochrane library, registered nurses, association of Ontario (RNAO), infusion nurses society (INS), national guideline clearinghouse (NGC), national institute for health and care excellence (NICE), Medlive, etc, to collect literature including clinical practice guideline (recent five years), evidence summary and systematic review regarding selection and insertion of short peripheral intravenous catheters. Two reviewers independently performed quality appraisal for included studies, and evidence was extracted for those meeting quality requirements. Results Combined with judgment of clinical professionals, totally 18 evidences selected, including indications for infusion, selection of catheter and puncture site, patient education, preparation of tourniquet and puncture site, application of anesthetics, measures for difficult or failed catheterization, catheter replacement and dressing fixation. Conclusion Nurses should pay attention to indications for intravenous infusion, cautiously select target veins to guarantee patient safety; for patients with difficult catheterization, visualization, warming, and painless techniques should be actively adopted to improve the success rate of catheterization and reduce patients’ discomfort.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,185
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,185
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
Bibliométrie0,0280,014
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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