Notice bibliographique
Résumé
The recent editorial, “Waiting Lists? What Waiting Lists? Not Nursing’s Problem” (Pringle 2005), challenges nurses to “step up to the plate” with a pithy and solid analysis of the waiting list issue from a nursing perspective and with recommendations for ameliorating it. Although we are not nurses, and are thereby disqualified from stepping up to the plate, we believe that our experience of working for over a year to implement Ontario’s Wait Time Strategy qualifies us to comment on the game. On November 17, 2004, the Minister of Health and Long-Term Care, George Smitherman, officially announced Ontario’s Wait Time Strategy. The strategy is designed to improve access to healthcare services in the public system by December 2006 by reducing the time that adult Ontarians wait for services in five areas: MRI and CT, cancer surgery, cardiac revascularization, cataract surgery and total hip and knee joint replacements. “Wait time” is defined as the time elapsed between the decision to order a scan or surgery and completion of the procedure. Expert panels – comprising clinicians, administrators, researchers and others – are being used to help achieve this strategy. In addition to the five expert service panels, two other panels have focused on efficient surgical practices to increase patient flow and critical care services to support timely access to surgical care. Ongoing input has also been sought from organizations and professional associations including the Registered Nurses’ Association of Ontario, which has provided invaluable advice since the strategy began.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».