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Enregistrement W2336151162 · doi:10.3917/rsi.124.0097

Perception des habiletés pratiques et des connaissances en matière de soins gériatriques chez des infirmières des services d’urgence en Suisse

2016· article· fr· W2336151162 sur OpenAlexaff
Nadine Tacchini-Jacquier, Diane Morin

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicinePolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : la démographie suisse indique une augmentation de la proportion des personnes de 65 ans et plus d’ici 2020. Des répercussions sont attendues sur le système sanitaire dont l’augmentation des recours aux urgences. Les patients âgés présentant une symptomatologie souvent atypique, cela peut rendre la priorisation des problèmes plus difficile. But : mesurer les connaissances et la perception des habiletés relatives à l’approche gériatrique chez des infirmières d’urgence d’un hôpital cantonal suisse. Méthode : étude descriptive et corrélationnelle qui utilise un questionnaire électronique préalablement traduit en français et en allemand suisse selon les recommandations. Résultats : le score global au test de connaissances est considéré comme faible (51,9 % ; SD ± 12.5). La perception des habiletés pratiques est évaluée en moyenne à 1.54 sur 3, ce qui reste à un niveau entre faible et moyen. Les corrélations démontrent des associations de faible envergure entre ces scores de même qu’entre ces scores et les caractéristiques sociodémographiques et professionnelles choisies. Conclusion : les infirmières interrogées connaissent peu les particularités gériatriques et considèrent leur niveau d’habilités entre faible et moyen. Voilà certainement un défi pour la formation, le coaching et la recherche pour les infirmières de pratique avancée en soins gériatriques.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,290 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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