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Enregistrement W3005744652 · doi:10.5737/23688076294242246

Redesigning and implementing a Canadian oncology nursing curriculum for an international partnership

2019· article· en· W3005744652 sur OpenAlexaffvenueabout
Karelin Martina, Lucia Ghadimi, Anet Julius, Diana Incekol, Pamela Savage

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncology nursingGeneral partnershipCurriculumMedicineNursingOncologyNurse educationInternal medicineMedical educationPsychologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer is one of the leading causes of death and disability globally. As a result, there is a need to provide specialized nursing care to the increasing number of complex oncology patients. Numerous healthcare centres do not have specialized oncology nursing education programs, creating an environment where oncology patients may be cared for by generalist nurses. To address this gap, advanced practice nurses in Princess Margaret Cancer Centre have redesigned a local program to provide specialized oncology education to nurses caring for oncology patients. The purpose of this article is to share the experience of redesigning and delivering a Canadian Specialized Oncology Nursing Education (SONE) program in the Middle East. The article describes learnings from an international collaborative project undertaken in Qatar.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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