A study of nurse‐based Injury Units in Ireland: An emergency care development for consideration worldwide
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this 2018 research study was to determine why nurse-based Injury Units were developed in Ireland and how they function in the Irish healthcare system, including what they contribute in relation to addressing the healthcare needs of Irish citizens. A document review was completed and interviews of nurse practitioners and physicians working in Irish Emergency Rooms (ERs) and Injury Units, as well as nurse managers with responsibility for Injury Units and health service executives who helped design Injury Units. A new model of emergency care was needed 20 years ago when two issues were apparent. The first was concern over unsafe care in small ERs as a result of low patient volumes and staff not having ER expertise. The second issue was long waits for ER care. Considerable opportunity for change was present, including financial imperatives and nurse, physician, and political leaders who were together ready to design and move a new-to-Ireland ER services model and nurse practitioner education forward. The Injury Unit model is based on nurse practitioners providing a defined set of services to nonurgent patients in daytime hours. This model was pilot tested and is being implemented across Ireland after it was determined that quality services were being rapidly and safely provided. Nurse practitioner education was also initiated and is now in expansion mode to gain 700 more nurse practitioners by the year 2021 over the current 240.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».