Clinical Nurse Specialist Practice in Evidence-Informed Multidisciplinary Cardiac Care
Notice bibliographique
Résumé
Care gaps exist in the management of cardiac patients throughout the care continuum. The clinical nurse specialist (CNS) is paramount in the development, implementation, and evaluation of tools to assist care providers in the use of evidence-informed therapies to maximize patient outcomes. The purpose of this article was to describe the CNS practice in terms of these evidence-informed initiatives for defined cardiac populations. Putting evidence into practice is one of the primary responsibilities for the CNS practice. Evidence-informed tools such as clinical pathways have been implemented throughout the healthcare region to reduce care gaps for the acute myocardial infarction and cardiac surgery populations. These tools equip care providers with a standards document, physician order sets, cardiac rehabilitation referral process, care guide, depression screening tool, and patient education material. By incorporating interventions known to reduce avoidable adverse events in the cardiac population into the clinical pathways, patient outcomes have been impacted. Ongoing evaluation of the evidence-informed tools through regular tracking of key indicators has enabled refinement of existing processes and care. It is the CNS practice that ensures not only patient care standards, but also daily routine care are underpinned by scientific evidence. Bridging research with clinical practice remains the stronghold for CNS practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».