MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028300583 · doi:10.1136/ebn.11.1.20

Review: patients in nursing-led units are better prepared for discharge than those receiving usual careCommentary

2008· letter· en· W2028300583 sur OpenAlexaff
Cindy Doucette

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2008
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursing careNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

P Griffiths Correspondence to: Dr P Griffiths, King’s College London, London, UK; peter.griffiths@kcl.ac.uk Are nursing-led inpatient units (NLUs) more effective than usual inpatient care in preparing patients for discharge? ### Data sources: Medline, CINAHL, EMBASE/Excerpta Medica, Cochrane Library , Healthcare Management Information Consortium database, and British Nursing Index (to November 2006); Cochrane Effective Practice and Organisation of Care Group’s specialised register (to October 2006); ISI Web of Knowledge (to January 2007); and experts. ### Study selection and assessment: controlled trials that compared nurse-managed care in an NLU with usual inpatient care on a general acute hospital ward (managed by physicians) in adult patients after acute admission for any physical health condition. NLU care must have been a substitute for some or all of the acute hospital stay, rather than an addition to it. 8 randomised controlled trials (n = 1147), 2 quasi-randomised trials (n = 749), and 1 controlled before–after study met the selection criteria (range of …

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvidence-Based NursingMême sujetEmergency and Acute Care StudiesTravaux en français237 207