Notice bibliographique
Résumé
Although this conceptual framework is easy to understand, the data requirements for the mathematical model that underpins the framework are complex and must be defined carefully. In our framework, simulations of the health system are used to provide needs-based estimates that are aimed at optimizing outcomes. This type of model builds on research conducted at the macro, meso, and micro levels in order to reflect the complexity of relationships in the health human resource process. The papers in this issue of the Journal provide insight into specific constructs of the model. At the macro level, Tomblin Murphy explores methodological challenges in HHRP research. She examines common assumptions and the validity of their use in modelling in all aspects of the proposed framework. Tourangeau and colleagues report on the impact of hospital nurse-staffing decisions on 30-day mortality rates. Their model adds to our knowledge of the relationships among the management, deployment, and utilization of nursing services and patient/population outcomes. Shamian and colleagues explore the relationship between hospital-level indicators of the work environment and aggregated indicators of health and well-being for registered nurses employed in acute-care hospitals in the province of Ontario. This paper contributes to our understanding of how management decisions regarding the work environment influence nurse outcomes. Manojlovich and Ketafian explore the conflict between the practice of nursing and the organizational structure of many hospitals. This study provides insight into the management aspects of how the work unit is organized and the process of care delivery. Zboril-Benson examines the reasons for nurse absenteeism in the province of Saskatchewan. Birch describes the need for the planning process to take into account demographic changes in both populations and provider groups. A major challenge in modelling health human resources is access to meaningful databases for planning purposes. Pringle describes a unique Ontario initiative currently underway to develop and validate a nurse-sensitive set of data that will be routinely collected and will enhance HHRP in that province. Since the science that underpins HHRP is complex and rapidly changing, few books have been written on the subject. Reflecting the dynamic nature of the science, Tomblin Murphy and Barrath provide an excellent review of "grey literature" and useful Web sites for those interested in HHRP.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,059 |
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 ».