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Enregistrement W2017897967 · doi:10.1097/nur.0b013e3181b207f5

Outcomes of a Clinical Nurse Specialist-Initiated Wound Care Education Program

2009· article· en· W2017897967 sur OpenAlexaff
Virginia Capasso, Jacqueline Collins, Catherine A. Griffith, Cynthia Ann LaSala, Susan Kilroy, Ann T. Martin, Jill Taylor Pedro, Susan L. Wood

Notice bibliographique

RevueClinical Nurse Specialist · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingWound careClinical nurse specialistMedicineMedical prescriptionUnit (ring theory)Action planNursing staffHealth careMEDLINEPsychologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consistent with the sphere of clinical nurse specialist (CNS) practice related to advancing nursing practice and patient outcomes, a CNS task force of 20 of the 60 CNSs in our large teaching hospital was convened to plan, implement and evaluate a comprehensive wound care education program. The purpose of the program was to ensure the 24-7 hospital-wide availability of nurses with evidenced-based wound care knowledge and skills. The facilitative environment, in which the program was developed and operates, is analyzed using the Promoting Action on Research Implementation in Health Services framework. Outcomes of the CNS task force include (1) designation of unit-based CNS as the first line resources for wound care at the unit level, (2) education of almost 10% of the 3,800 nurses at Massachusetts General Hospital as staff nurse resources, and (3) a shift in the nature of CNS wound care consultations from prescription to validation of the staff nurse-initiated wound care plan.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,416 · 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.

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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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