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Enregistrement W2077854892 · doi:10.1111/j.1365-2850.2010.01552.x

The role of the Nurse Specialist in the highly specialized field of Mental Health and Deafness

2010· article· en· W2077854892 sur OpenAlexaff
null Horne, J. Pennington

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatric and Mental Health Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensAlpha Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMental healthNursingField (mathematics)PsychologyMedical educationWork (physics)InterdisciplinarityMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accessible summary • This paper considers the need for enhanced skills and knowledge to fulfil the role of a Specialist Nurse in the field of Mental Health & Deafness. • Informs professionals of a new group called the Mental Health & Deafness National Nurse Specialist Forum. • By enhancing the knowledge and skills of professionals in this specialized area of work will contribute to a high quality of assessment and treatment and attract staff in to an exciting, challenging and developing field. This opinion paper considers the need for enhanced clinical skills and knowledge to fulfil the role of a Specialist Nurse in the field of Mental Health & Deafness and informs professionals of a new group called the Mental Health & Deafness National Nurse Specialist Forum. Their knowledge and skills enable therapeutic interventions to be accessible and meaningful for Deaf people. A case study illustrates the complex nature of assessment and treatment in Mental Health & Deafness and highlights the potential devastating consequences that may occur if a Deaf person is misdiagnosed and does not access appropriate services. An increased awareness of the field and forum aims to increase the interest of nurses outside of the field and support a developing evidence base for Deaf sensitive interventions and opportunities for further pioneering work.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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