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Enregistrement W2143174838 · doi:10.12927/cjnl.2006.18365

Health Outcomes for Better Information and Care (HOBIC): Integrating Patient Outcome Information into Nursing Undergraduate Curricula

2006· article· en· W2143174838 sur OpenAlexaffvenue
Carole Orchard, Cheryl Reid‐Haughian, Rick Vanderlee

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCurtin University of Technology
Mots-clésNursingAccountabilityHealth careCurriculumPsychological interventionMedicinePatient safetyPrimary nursingQuality (philosophy)Nurse educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing-sensitive outcomes provide common information across sectors, thus eliminating duplication that frequently occurs as individuals move across settings. These outcomes also facilitate increased trust among colleagues and support common understandings of patient care needs, thus enhancing continuity of care. Outcomes-oriented information is also likely to increase patient safety and improve overall quality of care. Shared standards and data support consistent decision-making, as nursing decisions can be tracked back over time to assess patient care outcomes. Consequently, nurses will have the means to determine the impact of their interventions on patient outcomes. At the same time, adoption of common approaches to patient assessment leads to greater professional accountability and moves nursing care from a task orientation to an outcomes focus. For administrators, such improvements in monitoring and evaluating patient outcomes translate into improvements in efficiencies and effectiveness, thus providing a return on investment in implementing these outcomes within their agency. For nurses, integration and utilization of outcomes information increases the visibility and significance of their decision-making and patient care. Together with patients, nurses can utilize the outcomes information to make evidence-based decisions and advocate for appropriate care. At an aggregate level, the use of outcomes information creates a continuous feedback loop that is essential to ensuring evidence-based care and the best possible patient outcomes, not only for individuals, but also for families, communities and populations. Outcomes-oriented care provides a gateway for transforming the way we care for patients; puts safe, ethical, high-quality care for patients first; embodies the principles of evidence-based practice; ensures that the value of nursing is clearly understood within the larger system; and ensures that the requirements for measurability and accountability can be achieved. This journey is continuous and is being expanded to engage all other health disciplines in understanding and documenting their contributions to patient care, both as individual practitioners and as members of a healthcare team. Preparing nursing students in an outcomes approach will facilitate systemwide adoption of HOBIC patient outcomes over time and provide a means to determine the impact of nursing care on our patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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