ICA-EMA: A Tool for Assessing Nursing Complexity of Patients with Oncohematologic Disease in an Italian Center
Notice bibliographique
Résumé
Inpatients with hematologic cancer (HC), particularly in an aging population, often require levels of nursing care that feel very demanding. Therefore, it is important to assess nursing complexity in this care environment. The purpose of this study is to assess nursing complexity of inpatients with HC. A prospective observational study was carried out on 131 patients admitted to an adult hematologic center in northern Italy. The following variables were analyzed by means of the Index of Caring Complexity (ICA): age, sex, diagnostic category, purpose of admission, presence of transplant, Charlson Comorbidity Index, and length of stay. A total sample of 131 patients were enrolled. Patients older than 65 years, with a history of transplant, admitted for complications, and with a diagnosis of myeloma or myelodysplasia had higher ICA scores. Therefore, patients in these groups are more likely to exhibit a higher nursing complexity than other patients. The study results can help health-care professionals identify, at an early stage, patients who need higher levels of nursing care; promote a more efficient allocation of nursing staff to the patient needs based on their group; and qualify the need for higher levels of nursing care in order to improve nursing care quality and achieve higher standards of care in Italian hematologic centers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».