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Enregistrement W2619979079 · doi:10.71781/29537

Implantation du processus de soins en nutrition

2017· dissertation· fr· W2619979079 sur OpenAlexaboutno aff
Adriana Fratino

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique : Au Québec, le Processus de soins en nutrition (PSN) est peu utilisé, les organisations appréhendent que l’implantation sera ardue mais sont motivées à procéder. Objectif : Accompagner deux services de nutrition clinique d’établissements de santé de la grande région de Montréal dans le déploiement du PSN et documenter les barrières et facteurs facilitants. Méthodologie : L’Hôpital du Sacré-Cœur de Montréal et le CSSS Champlain–Charles-Le Moyne ont été recrutés. La collecte de données fut réalisée via des séances d’accompagnement tout au long du déploiement du PSN. Une rencontre de bilan fut effectuée dans chaque milieu, avec les nutritionnistes et les chefs de service. Les données colligées sont qualitatives. Les échanges furent enregistrés et un cahier de bord complété. La synthèse a été rédigée selon un modèle de gestion de changement. Résultats : Au total, 18 séances d’accompagnement eurent lieu et cinq rencontres de bilan. Les principaux obstacles à la mise en œuvre du PSN sont en grande partie liés à l'engagement des nutritionnistes, à la formation et aux contraintes de temps. Les principaux facteurs facilitants sont les présentations d’histoires de cas accompagnées de discussion et le manuel de la Terminologie internationale de diététique et de nutrition (TIDN). Discussion : Notre système de santé est de plus en plus sujet à des changements et les dirigeants devront optimiser les ressources. L’International Confederation of Dietetic Associations a suggéré d’adopter, à l’échelle internationale, le PSN en tant que cadre pour la profession. Les stratégies d’implantation portant sur des principes de gestion du changement organisationnel faciliteront l’intégration de ces changements importants. L’expérience des deux milieux documentés sera éclairante pour les autres organisations désirant implanter le PSN.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,408 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2017
Routes d'admission1
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