MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7121570717 · doi:10.64483/202522468

Nursing Care and Clinical Considerations in the Management of Suction Drains

2025· article· W7121570717 sur OpenAlexaff
Sarah Hussain Kaabi, Shaykhah Rasheed Binmozan, Faten Abdulelah Saad, Maryam Musayeb Assab Al-inaz, Tahani Mudhhi Awadh Alanazi, Noha Mohammad Baiedi, Reem mohammed hadi ameri, Alanood Mawakh Alotaibi, Hani abdullah alawad, Jawaher Aiyedh Almutairi, Norah Hayis Naif almutairi, Abeer Fawaz Alhalfi

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Medicine and Public Health · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuctionNursing careNursing managementWound careNarrative reviewMultidisciplinary approachPatient careNursing assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Suction drains are widely used in postoperative care to prevent fluid accumulation, support wound healing, and allow early detection of complications. However, their routine use remains controversial due to associated risks and inconsistent evidence of benefit. Aim: This article aims to review the nursing care and clinical considerations involved in the management of suction drains, emphasizing indications, contraindications, techniques, and multidisciplinary roles. Methods: A narrative review approach was used, synthesizing current clinical evidence and nursing practice guidelines related to suction drain use, management, and complications. Results: Suction drains were shown to be effective when used selectively based on surgical and patient-related factors. Proper insertion technique, vigilant monitoring, accurate documentation, and early removal significantly reduced complications such as infection, blockage, and fistula formation. Nursing care was identified as central to safe drain management. Conclusion: Selective use and meticulous nursing management optimize patient outcomes and minimize drain-related risks.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSaudi Journal of Medicine and Public HealthMême sujetNosocomial Infections in ICUTravaux en français237 207