Transition de l’héparine au sérum physiologique pour fermer les cathéters veineux centraux en oncologie : pratique fondée sur la recherche
Bibliographic record
Abstract
Les patients recevant un traitement à long terme contre le cancer doivent très souvent se faire poser un cathéter veineux central (CVC). L’entretien du CVC est donc une compétence fondamentale des infirmières en oncologie. Les pratiques d’irrigation et de fermeture du CVC fondées sur la recherche aident à prévenir l’occlusion intraluminale, une complication fréquente. Les normes recommandent l’utilisation d’un soluté physiologique hépariné pour fermer le CVC; toutefois, selon la recherche, le soluté hépariné n’est pas plus efficace que le seul sérum physiologique. Les objectifs du présent projet de pratique fondée sur la recherche étaient : 1) d’évaluer si la fermeture au sérum physiologique plutôt qu’au soluté hépariné était liée à une différence significative du nombre de cas d’occlusion intraluminale chez les patients suivis en clinique d’oncologie externe; et 2) d’évaluer les effets du mentorat entre pairs sur le point de vue des infirmières et des patients quant au changement de pratique. L’analyse des données a révélé une diminution de l’utilisation d’altéplase après l’adoption du sérum physiologique pour fermer les CVC. Les sondages réalisés auprès des patients et des infirmières montrent que le mentorat entre pairs accroît la confiance des infirmières et des patients, ainsi que l’habileté à procéder au changement de pratique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".