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Enregistrement W2533373734 · doi:10.5737/23688076264286296

Création d’un programme provincial de navigation santé pour les patients atteints de cancer à l’aide d’une approche d’amélioration de la qualité Troisième partie – Évaluation du programme et analyse des résultats

2016· article· fr· W2533373734 sur OpenAlexaffvenueabout
Linda Watson, Kristina Vimy, Jennifer Anderson, Sarah Champ, Andrea DeIure

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2012, l’agence provinciale du cancer de l’Alberta lançait un projet d’amélioration de la qualité dans le but de créer, de mettre en œuvre et d’évaluer un programme provincial de navigation pour patients cancéreux englobant 15 établissements répartis sur plus de 600 000 kilomètres carrés. Ce projet a été sélectionné pour recevoir un financement de deux ans (d’avril 2012 à mars 2014) de l’Alberta Cancer Foundation (ACF) accordé à la suite d’un processus de subvention pour améliorer les soins (Enhanced Care Grant). Une série d’articles a été rédigée pour capturer l’essence de ce projet d’amélioration de la qualité des processus amorcés, des normes élaborées, du cadre éducatif déterminant l’orientation du nouveau personnel navigateur et des résultats mesurés. Le premier article de la série portait sur la base de connaissances ayant guidé l’élaboration du programme provincial de navigation et sur la méthodologie employée pour mettre le programme en œuvre dans 15 centres de soins du cancer situés en région rurale ou en milieu urbain isolé (Anderson et al., 2016). Le deuxième article a approfondi le cadre éducatif conçu pour guider l’acquisition des compétences et le processus d’orientation des infirmières (et infirmiers) autorisées engagées pour remplir le rôle d’intervenant pivot auprès des patients cancéreux. Il a également exposé comment le cadre a évolué pour aider à ce que les navigateurs passent du statut de novice à celui d’expert. Le présent article, troisième et dernier de la série, explore les résultats obtenus grâce à ce projet d’amélioration de la qualité et se terminera par une section de discussion mettant en lumière les principales leçons retenues, les mesures d’adaptation mises en place, ainsi que les prochaines étapes en cours pour étendre la portée et les effets du programme provincial de navigation.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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