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Enregistrement W2798180061 · doi:10.5737/236880762828994

Mobilizing purpose and passion in oncology nursing care of older adults: From conference workshop to special interest group

2018· article· en· W2798180061 sur OpenAlexaffvenueabout
Fay J. Strohschein, Lorelei Newton

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensCamosun CollegeMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassionOncology nursingMedicineGeriatric oncologyOncologyInterest groupNursingInternal medicineFamily medicinePsychologyCancerNurse educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, 45% of new cancer cases and 63% of cancer deaths occur amongst Canadians 70 years and older. These older people with cancer and their families present particular needs and concerns that often remain under-recognized and unmet. As the number of older Canadians is expected to more than double in the next 25 years, we must integrate understanding of aging into oncology nursing practice, education, policy, and research, developing models of care that optimize appropriate outcomes for older adults. We present the Canadian Association of Nurses in Oncology (CANO) Oncology and Aging Special Interest Group (SIG), as an initiative to mobilize oncology nurses in addressing these concerns. In an overview of the 2015 CANO conference workshop that launched this group, we highlight practice concerns and priorities identified through interactive discussion with participants. We also describe development of the SIG since 2015, including objectives that will define next steps.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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