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Enregistrement W2171888345 · doi:10.1590/s0104-11692013000500006

Retrospective study of the implementation of the nursing process in a health area

2013· article· en· W2171888345 sur OpenAlexaboutno aff
Joseba Xabier Huitzi‐Egilegor, María Isabel Elorza-Puyadena, Jose Maria Urkia-Etxabe, Maria Victoria Esnaola-Herrero, Carmen Asurabarrena‐Iraola

Notice bibliographique

RevueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingMedical diagnosisNursing processNursing diagnosisNursing Outcomes ClassificationMedicineRetrospective cohort studyPublic healthPublic hospitalNurse educationTeam nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To analyze when the nursing process began to be used in the public and private healthcare centers of Gipuzkoa (Basque Country), and when both NANDA-I nursing diagnoses and the NIC-NOC terminologies were incorporated into this process. METHOD: A retrospective study was conducted, based on the analysis of nursing records that were used in the 158 studied centers. RESULTS: The specific data provided showed that in Gipuzkoa, the nursing process began to be used in the 1990s. As for NANDA-I nursing diagnoses, they have been used since 1996, and the NIC-NOC terminologies has been used since 2004. CONCLUSION: It was concluded that public centers are the ones which, generally speaking, first began with the nursing methodology, and that in comparison to the United States and Canada, the nursing process started to be used about 20 years later, NANDA-I nursing diagnoses around 15 years later, and the NIC-NOC terminologies, around six years later.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,348 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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