Applying the Synergy Model to inform the nursing model of care in an inpatient and an ambulatory care setting: The experience of two urban cancer institutions, Hamilton Health Sciences and Grand River Regional Cancer Centre
Notice bibliographique
Résumé
The incidence and prevalence of cancer continues to rise throughout Canada. Approximately one in two Canadians are expected to develop cancer at some point in their lives (Canadian Cancer Society, 2021). As the complexity and acuity of individuals with cancer increases, there is increased necessity to define the ideal nurse-to-patient ratio and patient caseload for nurses in specialized oncology settings. Two senior nurse leaders, faced with the need to determine the most appropriate model to inform the nursing model of care within their respective care areas, collaborated and decided to implement the Synergy Model. The Synergy Model is a professional practice model developed by the American Association of Critical Care Nurses (AACN). In the Synergy Model, nursing care reflects the integration of nurses' knowledge, skills, attitudes, competencies, and experience to meet the needs of patients and families (Curley, 2007). This model provides a framework for matching nursing resources based on patient care needs and has been adapted in various care settings. The model, however, has not been applied in a surgical oncology inpatient unit or in an oncology ambulatory care setting. Using a quality improvement methodology, the Synergy Model was piloted in these new areas and found to be effective. The Synergy Model can be utilized to determine the need for additional nursing resources with specialized oncology nurses and appropriate skill mix of intraprofessional nursing teams. It can also be used to assess adult oncology patients who present to the ambulatory systemic care suite for unscheduled care related to symptomatic concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».