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Enregistrement W2006617583 · doi:10.1097/01.anc.0000311016.94381.21

Discharge Planning Utilizing the Discharge Train

2008· article· en· W2006617583 sur OpenAlexaffabout
Barbara J. Gaal, Susan Blatz, Joanne Dix, Barb Jennings

Notice bibliographique

RevueAdvances in Neonatal Care · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDischarge planningMultidisciplinary approachConfusionMedicinePatient dischargeIntensive careMultidisciplinary teamHealth careHospital dischargeIdentification (biology)NursingMedical emergencyProcess (computing)MEDLINEIntensive care medicinePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, publicly funded, regionalized healthcare enables transfer of convalescing infants from level III neonatal intensive care units (NICUs) to regional level II nurseries prior to discharge home. To facilitate a timely transfer and allow time for preparation of families and regional hospital nurseries, NICU staff must recognize infant readiness early. This article describes the implementation process of a 4-part, multidisciplinary, discharge planning instrument that assists staff in early identification of infant readiness for transfer or discharge home. Titled the Discharge Planning Train, this interactive instrument encourages communication and collaboration between all levels of the multidisciplinary staff and with families and decreases confusion at the time of transfer. Barriers to and strategies for successful implementation are included. Evaluation methods and results are presented. The success of the instrument in improving communication and collaboration with the families is well described by the RNs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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