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Enregistrement W1998226264 · doi:10.1111/j.1741-6787.2007.00084.x

Evidence in the Palm of Your Hand: Development of an Outcomes‐Focused Knowledge Translation Intervention

2007· article· en· W1998226264 sur OpenAlexaff
Diane Doran, John Mylopoulos, André Kushniruk, Lynn Nagle, Brenda Laurie‐Shaw, Souraya Sidani, Ann E. Tourangeau, Nancy Lefebre, Cheryl Reid‐Haughian, Jennifer R. Carryer, Lisa Cranley, Greg McArthur

Notice bibliographique

RevueWorldviews on Evidence-Based Nursing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of VictoriaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationNursingData collectionThe InternetPoint of careHealth careInternet accessFocus groupMobile deviceMedicineInformation needsComputer scienceWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of the project was to develop an electronic information gathering and dissemination system to support both nursing-sensitive outcomes data collection and evidence-based decision-making at the point-of-patient care. BACKGROUND: With the current explosion of health-related knowledge, it is a challenge for nurses to regularly access information that is most current. The Internet provides timely access to health information, however, nurses do not readily use the Internet to access practice information because of being task-driven and coping with heavy workloads. Mobile computing technology addresses this reality by providing the opportunity for nurses to access relevant information at the time of nurse-patient contact. METHOD: A cross-sectional, mixed-method design was used to describe nurses' requirements for point-of-care information collection and utilization. The sample consisted of 51 nurses from hospital and home care settings. Data collection involved work sampling and focus group interviews. FINDINGS: In the hospital sector, 40% of written information was recorded onto "personal papers" at point-of-care and later transcribed into the clinical record. Nurses often sought information away from the point-of-care; for example, centrally located health records, or policy and procedure manuals. In home care, documentation took place in clients' homes. The most frequent source of information was "nurse colleagues." Nurses' top priorities for information were vital signs data, information on intravenous (IV) drug compatibility, drug references, and manuals of policies and procedures. IMPLICATIONS: A prototype software system was designed that enables nurses to use handheld computers to simultaneously document patients' responses to treatment, obtain real-time feedback about patient outcomes, and access electronic resources to support clinical decision-making. CONCLUSION: The prototype software system has the potential to increase nurses' access to patient outcomes information and evidence for point-of-care decision-making.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,604
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,025 · 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'étudeSans objet
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

Citations45
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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