The Effectiveness of Ventilator-Associated Pneumonia Prevention Strategies Among Critical Care Nurses: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ventilator-associated pneumonia (VAP) remains a major clinical challenge in intensive care units (ICUs), contributing to increased morbidity, mortality, and healthcare costs among mechanically ventilated patients. Critical care nurses play a central role in preventing VAP through the implementation of evidence-based interventions; however, variations in knowledge, compliance, and organizational resources continue to influence practice outcomes. Understanding the effectiveness of these prevention strategies is essential for improving patient safety and strengthening nursing performance in critical care settings. Aim: This systematic review aimed to evaluate the effectiveness of VAP prevention strategies implemented by critical care nurses and to identify factors influencing compliance and patient outcomes. Method: A systematic search was conducted across PubMed, CINAHL, Scopus, ScienceDirect, and Google Scholar for studies published between 2021 and 2024. Ten primary studies met the eligibility criteria and were evaluated using the Joanna Briggs Institute (JBI) critical appraisal tools. A narrative synthesis approach was applied due to heterogeneity in study designs and outcome measures. Results: Three major themes emerged: effectiveness of VAP prevention bundles, nurse knowledge and compliance, and organizational influences on practice. Most studies demonstrated that consistent implementation of VAP bundles significantly reduced infection rates. Higher knowledge and training frequency were linked to improved adherence, while staffing shortages, heavy workloads, and limited institutional support were common barriers to implementation. Despite variations across settings, evidence consistently supported the critical role of nurse-driven interventions VAP prevention is most effective when evidence-based interventions are supported by ongoing education, adequate staffing, and strong organizational resources. Strengthening these components may enhance compliance and improve patient outcomes in ICU settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».