Palliative Care SBAR - A story of forbidden love between SBAR and TWTW with some GRRRR throw in as well
Notice bibliographique
Résumé
This presentation relates the tale of forbidden love that developed between the Situation - Background - Assessment - Recommendation (SBAR) tool and Te Whare Tapa Wha (TWTW) a New Zealand Maori model of health and wellness that has led to the creation of their love-child - the Palliative Care SBAR.Clinical situations can be thought of as stories that need to be shared between healthcare practitioners at relevant times. Communication of such stories can be difficult if the participants do not have appropriate tools available. The SBAR was originally developed by the United States Navy as a communication tool, but is now widely used in healthcare settings for clinical "hand-off"/hand-overs. TWTW is a New Zealand Maori model of health and wellness first developed by Maori health expert Professor Sir Mason Durie in 1982, and has become widely used by New Zealand Palliative Care teams as it provides a framework for holistic, whole person care provision. The Greet, Respectfully listen, Review, Recommend, Reward (GRRRR) listening model provides a formula for listeners to follow. Intrigued yet? Come along to the presentation to see how a budding raconteur, James Jap, cobbles these disparate story elements together. It will be a bit different. You have been warned…
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».