Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Digital technology has a tremendous impact on all sectors of health care. The advent of Electronic Health Record (HER) in healthcare systems and clinical practice has led to a greater appreciation of the importance of nursing documentation data. The aim of our work was to identify the state-of-the-art of implementation of nursing minimum data sets in different countries, the millstones encountered and ways to determine Romanian healthcare community to widely adopt the electronic nursing documentation record. Methods: Our study is based on a literature review (1995-2019), including conference proceedings, enhanced by an oral survey conducted for public hospitals and two private hospitals in Romania. Results: In most hospitals from USA, Canada, UK and EU, Australia and New Zeeland the transition period from nursing paper records to EHR started years ago and is still an ongoing process. In England the Government has committed to making all records concerning patients and care services, digital, real-time and interoperable by 2020. In EU, regarding Nursing Minimum Data Sets (NMDS), the most advanced implementation is in Belgium. A comparison of different NMDS implementations has shown, besides differences in advantages and disadvantages, there is not a unified view on what data must be included. In Romania, the EHR is mainly based on Diagnosis-Related Groups (DRGs) and do not include nursing documentation data. Moreover, with one or two exceptions, there are no paper-based nursing files. Conclusions: Electronic nursing documentation records and NMDS become a must in the digital era. Though there are valuable operational implementations of NMDS at the level of several countries, data sharing requires a broader consensus regarding nursing standards and classifications of nursing diagnosis, interventions and practices. Systems like ICNP, NANDA, ICF, and ZEFP must be further developed and improved to allow cross-mappings and capturing of multi-cultural aspects. Regarding Romania, the first steps toward an electronic nursing record are to update the nursing curriculum in all medical universities to include standards and classification systems and examples of nursing documentation files.
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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 | 0,058 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,032 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».