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Enregistrement W1981442377 · doi:10.1177/1054773813475809

Nursing Documentation in Long-Term Care Settings

2013· article· en· W1981442377 sur OpenAlexafffund
Philippe Voyer, Jane McCusker, Martín G. Cole, Johanne Monette, Nathalie Champoux, Antonio Ciampi, Éric Belzile, Minh Vu, Sylvie Richard

Notice bibliographique

RevueClinical Nursing Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityUniversité de MontréalUniversité LavalJewish General HospitalSt Mary's Hospital CentreInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalCentre for Excellence in Mining Innovation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer SocietyCanadian Health Services Research FoundationCanadian Nurses Foundation
Mots-clésDocumentationConfusionNursingDeliriumContext (archaeology)Nursing documentationMedicineLong-term careNursing careFamily medicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study on nursing documentation in long-term care facilities, a set of 9 delirium symptoms was used to evaluate the agreement between symptoms reported by nurses during monthly interviews and those documented in the nursing notes for the same 7-day observation period. Residents aged 65 and above (N = 280) were assessed monthly over a 6-month period for the presence of delirium and its symptoms using the Confusion Assessment Method. The proportion of symptoms documented in the nursing notes ranged from 1.9% to 53.5%. A trend toward a lower proportion of documented symptoms for higher resident-nurse ratios was observed, although the difference was not statistically significant. Efforts should be made to improve the situation by revisiting the content of academic and clinical training given to nurses in addition to exploring innovative ways to make nursing documentation more efficient and less time-consuming within the current context of nurses' work overload.

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)0,088
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,451 · 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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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