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Enregistrement W1662300359 · doi:10.1155/2015/861239

Indicators for Evaluating the Performance and Quality of Care of Ambulatory Care Nurses

2015· review· en· W1662300359 sur OpenAlexaff
Joachim Rapin, Danielle D’Amour, Carl‐Ardy Dubois

Notice bibliographique

RevueNursing Research and Practice · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire Vaudois
Mots-clésCINAHLMedicineAmbulatory careNursingAmbulatory care nursingMEDLINEQuality (philosophy)AmbulatoryNursing careNursing researchWork (physics)Nursing Outcomes ClassificationHealth careTeam nursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality and safety of nursing care vary from one service to another. We have only very limited information on the quality and safety of nursing care in outpatient settings, an expanding area of practice. Our aim in this study was to make available, from the scientific literature, indicators potentially sensitive to nursing that can be used to evaluate the performance of nursing care in outpatient settings and to integrate those indicators into the theoretical framework of Dubois et al. (2013). We conducted a scoping review in three databases (CINAHL, MEDLINE, and EMBASE) and the bibliographies of selected articles. From a total of 116 articles, we selected 22. The results of our study not only enable that framework to be extended to ambulatory nursing care but also enhance it with the addition of five new indicators. Our work offers nurses and managers in ambulatory nursing units indicators potentially sensitive to nursing that can be used to evaluate performance. For researchers, it presents the current state of knowledge on this construct and a framework with theoretical foundations for future research in ambulatory settings. This work opens an unexplored field for further research.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0190,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,700
Tête enseignante GPT0,724
Écart entre enseignants0,024 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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