Quelle offre en soins infirmiers pour les patients se présentant aux urgences avec une douleur thoracique, pour un impact sur l'intensité de la douleur ?
Bibliographic record
Abstract
Introduction : L’évaluation et l’offre en soins de la douleur, et plus particulièrement la douleur thoracique aux urgences se révèle être un défi, par la complexité de son étiologie, et donc la difficulté de la mise en place d’un traitement. Objectif : Le but de cette recherche de revue littéraire est de mettre en évidence les différents outils et attitudes permettant une offre en soins optimale pour les patients se présentant aux urgences avec une douleur thoracique. Méthode : La stratégie de recherche privilégiée pour ce travail est la recherche sur les bases de données CINAHL et Medline, ainsi que le « cross-referencing ». Huit études ont été sélectionnées et analysées avec la grille de Laval. Certains critères d’inclusion et d’exclusion ont été introduits afin de préciser la recherche. Résultats : Les auteurs s’accordent à penser que les infirmiers-ères de tri se doivent de suivre les directives émises par des instances médicales spécialisées, ainsi que de permettre une formation plus élaborée des professionnels sur le sujet. Les résultats démontrent également l’importance de l’utilisation de moyens mnémotechniques dans l’évaluation de la douleur thoracique. Conclusion : L’adhérence des infirmiers-ères de tri à des directives nécessite leur investissement complet à leur élaboration. De plus, une formation continue se doit d’être de rigueur dans un milieu en constante évolution, où coexistent la vie et la mort.
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 | 0.019 | 0.088 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".