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Enregistrement W3208658681 · doi:10.5737/23688076314476482

Patient needs and resource intensity weighting in the ambulatory care unit

2021· article· en· W3208658681 sur OpenAlexaffvenue
Andrea Knox, John Larmet

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingOperationalizationSpecialtyAmbulatory careNursingMedicineUnit (ring theory)Resource (disambiguation)Best practiceWork (physics)Scope of practiceScope (computer science)AmbulatoryHealth carePsychologyFamily medicineComputer scienceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across British Columbia Cancer (BC Cancer), oncology nurses work as part of an interdisciplinary team in the outpatient ambulatory care unit (ACU) and support patients across the trajectory of their cancer journey. Previous initiatives, which focused on identifying patient needs and nursing role optimization work, have enhanced role clarity, enabling nurses to articulate their scope of practice and specialty competencies required to best meet the needs of patients and families. However, while the patient needs and fundamental practice elements have been identified to optimize the ACU nursing role, a gap still exists in quantifying the staffing resources required to operationalize the current model of care. To address this gap, a quality improvement project was initiated to develop an internally validated ACU Nursing Resource Intensity Weighting (RIW) tool for projecting baseline staffing requirements. The tool can be utilized to inform strategic and operational planning discussions focused on improving the outpatient model of care in oncology.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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