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Enregistrement W1987269576 · doi:10.1097/00129234-200407000-00003

Enhancing the Role of Case Managers With Specialty Populations

2004· article· en· W1987269576 sur OpenAlexaffabout
Doris Howell, Catherine Prestwich, Emmy Laughlin, Nasreen Giga

Notice bibliographique

RevueLippincott s Case Management · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careSpecialtyMetropolitan areaNursingBusinessCurriculumPopulationEnd-of-life careCase managementMedicineFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Palliative home care is an important component of the care system for patients at the end of life and case management is considered an essential element of the Canadian home care system. Case managers play a critical role in allocating resources, thus influencing the costs and the viability of palliative home care. Case management education programs focused on care coordination with specialty palliative care populations are nonexistent. An education program targeted at improving the knowledge and skills of case managers in allocating resources to palliative care populations was developed and pilot-tested in a metropolitan Canadian city home care program. Core curriculum was based on an initial learning needs assessment and used case-based problem solving to enhance case-management skills. An improvement in knowledge was noted on posttests and case managers described increased comfort and confidence in their role as case managers to this patient population. Home care organizations caring for palliative care populations must ensure case managers are prepared for case management roles with specialty populations if the home is to be rendered an appropriate and viable care setting for patients at the end of life.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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