Canadian Health Outcomes for Better Information and Care: Making the Value of Nursing Visible through the Use of Standardized Data
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary nursing practice is being increasingly supported through the use of information and communication technologies (ICT), particularly for the purposes of documenting clinical assessments, interventions and outcomes within and across clinical settings. With the advent of clinical information systems, the opportunities to generate new understandings and nursing knowledge abound but are hampered by the absence of data standards. In Canada, efforts to construct nursing documentation using standardized terminology and measures have been underway for several years. The Canadian Health Outcomes for Better Information and Care (C-HOBIC) initiative inaugurated standardization of nursing terminology in Canada and provides the primary focus of this chapter. Specifically, the authors provide an overview of the (a) evolution of C-HOBIC, (b) role of the Canadian Nurses Association in advancing the work, (c) mapping of the C-HOBIC dataset to SNOMED-CT and ICNP, (d) implementation across Canada including specific examples and (e) challenges and current and future opportunities. The current National Nursing Data Standards (NNDS) initiative is also discussed, highlighting relevant activities within the domains of nursing practice, administration, research, education and health policy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».