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Enregistrement W2943438016 · doi:10.2196/12847

Visibility of Community Nursing Within an Administrative Health Classification System: Evaluation of Content Coverage

2019· article· en· W2943438016 sur OpenAlexaff
Lorraine J. Block, Leanne M. Currie, Nicholas R. Hardiker, Gillian Strudwick

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionNursingNursing Interventions ClassificationHealth careMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization is in the process of developing an international administrative classification for health called the International Classification of Health Interventions (ICHI). The purpose of ICHI is to provide a tool for supporting intervention reporting and analysis at a global level for policy development and beyond. Nurses represent the largest resource carrying out clinical interventions in any health system. With the shift in nursing care from hospital to community settings in many countries, it is important to ensure that community nursing interventions are present in any international health information system. Thus, an investigation into the extent to which community nursing interventions were covered in ICHI was needed. OBJECTIVE: The objectives of this study were to examine the extent to which International Classification for Nursing Practice (ICNP) community nursing interventions were represented in the ICHI administrative classification system, to identify themes related to gaps in coverage, and to support continued advancements in understanding the complexities of knowledge representation in standardized clinical terminologies and classifications. METHODS: This descriptive study used a content mapping approach in 2 phases in 2018. A total of 187 nursing intervention codes were extracted from the ICNP Community Nursing Catalogue and mapped to ICHI. In phase 1, 2 coders completed independent mapping activities. In phase 2, the 2 coders compared each list and discussed concept matches until consensus on ICNP-ICHI match and on mapping relationship was reached. RESULTS: The initial percentage agreement between the 2 coders was 47% (n=88), but reached 100% with consensus processes. After consensus was reached, 151 (81%) of the community nursing interventions resulted in an ICHI match. A total of 36 (19%) of community nursing interventions had no match to ICHI content. A total of 100 (53%) community nursing interventions resulted in a broader ICHI code, 9 (5%) resulted in a narrower ICHI code, and 42 (23%) were considered equivalent. ICNP concepts that were not represented in ICHI were thematically grouped into the categories family and caregivers, death and dying, and case management. CONCLUSIONS: Overall, the content mapping yielded similar results to other content mapping studies in nursing. However, it also found areas of missing concept coverage, difficulties with interterminology mapping, and further need to develop mapping methods.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,452
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,121 · 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'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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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