Facing forward: The development of a cancer nursing knowledge and practice framework
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Association of Nurses in Oncology (CANO/ACIO) is the national organization supporting nurses to develop and promote excellence in oncology nursing practice, education, research and leadership. To support their mission, CANO/ACIO has developed Standards of Care for cancer patients and Standards and Competencies for Oncology Nurses caring for these individuals (CANO, 2001, 2006). Since the creation of the first standards for specialized oncology nursing in 2006, cancer care has changed considerably with increased cancer occurrence and prevalence, new therapies including oral agents, and cancer care transitioning from specialized treatment centres (Canadian Cancer Society, 2019). Given the changing landscape for nursing practice, CANO/ACIO embarked on a process to update the current standards with the aim of including the role of nurses caring for cancer patients and families in all settings. Through this process experts identified the need for a national nursing framework to assist with the integration of current standards and describe nursing contributions to high quality cancer care. This article describes the process that CANO/ACIO utilized to establish the CANO Nursing Knowledge and Practice Framework and Toolkit for Cancer Care.
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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 | 0,089 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,024 |
| Communication savante | 0,023 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».