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Enregistrement W2113711994 · doi:10.1111/j.1492-7535.2005.1121ck.x

Managing “change” in HD unit

2005· article· en· W2113711994 sur OpenAlexvenueno aff
S.J. Christopoulou

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodialysisNursingHealth careChange management (ITSM)Unit (ring theory)Operations managementPsychologyLean manufacturing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we’ll discuss how change management affects hemodialysis improvement. As hemodialysis is a technology dependent method of End Stage Renal Disease (ESRD) treatment, it is obvious that the need of continuous revisions in health care practices and researches on staff training are significant factors for success. “Change” defined as an attempt to replace existing knowledge with new. Change achievement is not always a simple procedure. In this study we examine nurses and patients reactions on changes and how can we accomplish successful changes every time they are needed. We also examine how changes in role of health care team can lead the team to our final destination, which is to provide the best hemodialysis treatment we can. Leadership, communication, informing, planning, and adjusting are the main contents for successful change management. We believe that we can improve haemodialysis practices and health care by giving learning opportunities to our nurses. Nursing training development can help them to follow changes. On the other hand we can get our patients to come on board with us on any change by encouragement and consistent try. As Hereticus said, “Nothing that is, has to be just because it is.” Therefore, we should keep thinking about managing changes all the time!

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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