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Enregistrement W7161951193 · doi:10.82308/25337

Le niveau d’adhérence aux pratiques exemplaires des équipes interprofessionnelles avec et sans infirmières praticiennes spécialisées en soins aux adultes en contexte de chirurgie cardiaque : une étude observationnelle rétrospective

2024· dissertation· fr· W7161951193 sur OpenAlexaboutno aff
Li‐Anne Audet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyLogistic regressionRetrospective cohort studyData extractionRandomized controlled trialHealth careMEDLINECohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Past qualitative studies suggested that the presence of acute care nurse practitioners (ACNP) in interprofessional teams is associated with a high level of adherence to best-practice guidelines. However, no extraction tool has been developed to measure the level of adherence to best-practice guidelines by interprofessional teams with and without ACNPs in post-operative cardiac surgery. Objectives: The aim of this doctoral project was to 1) develop and pilot-test an extraction tool to measure the level of adherence to best-practice guidelines by interprofessional teams in post-operative cardiac surgery in Québec; and 2) compare the level of adherence to best-practice guidelines of teams with and without ACNPs. Method: To complete a retrospective observational study, a research project was conducted in three steps. 1) A systematic review of randomized controlled trials (RCT) focusing on advanced practice nursing roles in cardiac surgery was conducted to develop the extraction tool. 2) The extraction tool was submitted to a content validation with an expert committee (n=10), a criterion validation, and a pilot-test (n=30 patients). 3) An observational retrospective study was conducted to complete the validation and testing of the extraction tool. Data collection: A retrospective cohort of patients was created. A total of 240 patients hospitalized in a post-operative cardiac surgery unit of an acute care center between January 1st, 2019, and January 31st, 2020, were followed during their entire hospital stay. Data were extracted from patients’ health records and electronic databases. Statistical analysis: A multivariate linear regression model and a multivariate logistic regression model were computed and adjusted for several influencing variables. Findings: Step 1: A total of 13 RCTs were retrieved. Step 2: The extraction tool includes 12 best-practice guidelines, divided into the following three categories: 1) prescription and management of the pharmacotherapy, 2) prescription and management of laboratory tests, and 3) the assessment of the patient post-operative condition. Also, 15 influencing variables, including 13 variables related to patients and two variables related to interprofessional team characteristics are included in the tool. Step 3: Most of the patients of the cohort were male, underwent a coronary artery bypass graft procedure, and stayed on average 10 days at the hospital. Patients under the care of teams with ACNPs were 1.72 (p=0.04) more likely to achieve scores of 80% and above of the level of adherence of best-practice guidelines and 2.29 (p=0.007) more likely to be in the highest quartile of the scores compared to patients under the care of teams without ACNPs. Conclusion: These findings highlight the important contribution of ACNPs in interprofessional teams and the benefits of their practice for patients, families, clinicians, and healthcare organizations. The development and validation of the extraction tool will allow for the comparison of the practice of interprofessional teams with ACNPs at the national and international level

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,373 · 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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