Impacto de la implantación de una Guía de Buenas Prácticas en la Valoración y Selección del Acceso Vascular: cumplimentación de registros y complicaciones de los catéteres
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN: \nLa prevalencia de los catéteres durante el ingreso es alta, hasta un 60% de los pacientes que ingresan portan un catéter venoso periférico (CVP) y un 10% un catéter venoso central (CVC). Existen complicaciones asociadas a estos dispositivos, para los CVP, el más prevalente es el riesgo de flebitis desde el 25 al 60% y para los CVC las complicaciones llegan a ocasionar el 12 % de las muertes. En España se han implantado desde hace años prácticas basadas en la evidencia (PBE) para que los profesionales desarrollen en su práctica clínica, al fin de reducir estas complicaciones. En 2017, el Hospital Valle Nalón (HVN) finalizó el proyecto de implantación de la Guía de Buenas Prácticas de Enfermería (GBPE) en la Valoración y Selección de Dispositivos de Acceso Vascular. Dentro del proyecto de los Centros Comprometidos con la Excelencia de Cuidados (CCEC® / BPSO® por su nombre en inglés) que utilizan como referencia las guías desarrolladas por la Asociación Profesional de Enfermeras de Ontario (Registered Nurses Association of Ontario, en lo sucesivo RNAO, por sus siglas en inglés) siendo el centro colaborador la Unidad de Investigación en Cuidados de Salud del Instituto Carlos III (Investén-isciii). El objetivo de este estudio es evaluar el impacto de la implantación de la GBPE en la Valoración y Selección del Acceso Vascular en la cumplimentación de registros y complicaciones de los catéteres, durante el periodo 2018-2020. Se llevará a cabo un estudio de tipo observacional retrospectivo, mediante la revisión de las historias clínicas de todos los pacientes que ingresaron durante esos 2 años en la uci del hospital. Se estima un tamaño muestral necesario de 367 pacientes Las variables cuantitativas se expresarán mediante media y desviación estándar, rango y la mediana cuando ofrece información adicional. Las variables cualitativas mediante proporciones. Variables categóricas se utilizará la prueba t de Student. Para comparar frecuencias entre diversas categorías de dos variables cualitativas se utilizará Chi cuadrado.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".