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Enregistrement W2325128788 · doi:10.1097/ncn.0b013e3181f9dc02

A Nursing Virtual Intervention

2010· article· en· W2325128788 sur OpenAlexaff
José Côté, Pilar Ramirez-Garcìa, Geneviève Rouleau, Diane Saulnier, Yann‐Gaël Guéhéneuc, Annick Hernandez, Gaston Godin

Notice bibliographique

RevueCIN Computers Informatics Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)EmpowermentContext (archaeology)NursingInstructional simulationProcess (computing)Presentation (obstetrics)Nurse educationComputer scienceVirtual machinePsychologyMedical educationMedicineVirtual realityHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on a philosophy of empowerment, we developed the HIV Treatment, Virtual Nursing Assistance and Education intervention to equip persons living with HIV for managing their daily antiretroviral therapies. In this article, we describe the project and the process of developing it, which was carried out in three phases: (1) development of the intervention's clinical content, (2) generation of a multimedia presentation, and (3) implementation of our Web application via computer interface. The HIV Treatment, Virtual Nursing Assistance and Education consists of four interactive sessions at the computer, animated by a virtual nurse that takes the individual through the learning process about the capabilities necessary for taking the treatment. This information and strategies provided by the virtual nurse are specifically adapted to the participant, according to the responses he/she supplies. The virtual intervention approach, still experimental, is intended to be complementary with the actual clinical follow-up and has been developed in the context of reorganizing services and of the scarcity of resources. While we anticipate direct positive outcomes among the HIV clientele, it is also highly probable that this virtual support application will have ramifications among different clienteles who must also contend with the daily challenges of their health conditions.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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