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Enregistrement W2317770203 · doi:10.1097/ncm.0b013e318198d4be

From Hospital to Home After Cardiac Surgery

2009· article· en· W2317770203 sur OpenAlexaff
Diane Morin, Michèle Aubin, Lucie Vézina, Johanne Gagnon, Sandra Racine, Daniel Reinharz, Michele Paradis, Clémence Dallaire, Karine Aubin

Notice bibliographique

RevueProfessional Case Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/OBJECTIVES: This quasi-experimental research aims to (1) evaluate the implementation process of a community nursing care management model and (2) assess the effects of this model on patients followed at home. PRIMARY PRACTICE SETTING: Two community healthcare centers had introduced a community nursing care management model in their practice (experimental groups), whereas another health community care center with no experience with such a model served as a control group. The community nursing care management model included clinical pathways designed for a clientele who had been hospitalized for cardiac surgery. FINDINGS/CONCLUSIONS: Even though the implementation process was challenging, the community nursing care management model was found useful enough to be integrated into routine nursing home care practice after cardiac surgery. Although the effects produced by this systematic home care program on the clientele did not differ significantly from those produced by usual nursing care, there was a positive effect for the clientele recorded on all measurement indicators used. IMPLICATIONS FOR CASE MANAGEMENT PRACTICE: The introduction of the nursing care management model enabled nurses to structure the care provided and reduced interindividual variation. The application of this program also proved to be an opportunity to initiate and assimilate new professional roles. Additional studies should be conducted to assess its effectiveness in home care for other health problems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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