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Enregistrement W2047953671 · doi:10.1016/s1474-5151(09)60011-6

18 Best Practice Nursing Care across the Stroke Continuum: Recommendations for Assessment and Management

2009· article· en· W2047953671 sur OpenAlexaffabout
T.L. Green, Linda Kelloway

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensOntario Stroke NetworkUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContinuum of careNursingStroke (engine)Nursing practiceIntensive care medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this presentation is to discuss the development, pilot testing, and national roll-out of a Stroke Best Practices Nursing Workshop developed by the National Stroke Nursing Council (NSNC) of the Canadian Stroke Network (CSN). The NSNC was established in 2005 to promote leadership, communication, advocacy, education and nursing research in the field of stroke, and to support the vision of the Canadian Stroke Strategy to have an integrated and coordinated approach to stroke prevention, treatment, rehabilitation and community integration in every province and territory in Canada. The council works to build understanding of the critical role of Canadian stroke nurses, to give a voice to experiences on the frontline and to facilitate the dissemination and application of best practices. In keeping with this mandate, in 2008 the NSNC developed a stroke nursing workshop entitled Best Practice Nursing Care across the Acute Stroke Continuum: Recommendations for Assessment and Management.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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