Caseload management: an approach to making community needs visible
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the process employed in the development of a population health framework and documentation for managing community nursing caseloads. BACKGROUND: No formal structure exists to validate and link local health information collected by Irish public health nurses to a wider epidemiological framework. Neglect of this bottom up information forfeits opportunities to resource and manage public health nursing services. DESIGN: Action research methods guided the development of the framework in one geographic area in Dublin and 34 participants engaged in Stringer's (1996) Look, Think and Act cycle. RESULTS: The framework identified four patient registers: family health, chronic sick/disability, older adults and acute care, which identify public health outcomes for discussion within the caseload analysis process and can predict risk factors in local populations. CONCLUSIONS: The use of the developed documentation identified a framework that describes caseloads in primary care and provides nurse managers with an evidence base to allocate resources, match skill mix to need, and estimate future workforce requirements.
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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 | 0,077 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».