MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4285330106 · doi:10.46237/amusbfd.893013

Hemşireler Arası Profesyonel Mesleki İşbirliği: Kanıt Temelli Uygulamalar

2022· article· tr· W4285330106 sur OpenAlexaboutno aff
Meryem Yavuz Van Gıersbergen, Hatice Eda YOLTAY

Notice bibliographique

RevueAdnan Menderes Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi · 2022
Typearticle
Languetr
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGynecologyHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sağlık hizmetlerinde farklı alanlarda uzmanlığa sahip birçok kişi bir arada çalışmaktadır. Sağlık hizmetlerinin en önemli üyelerinden olan hemşireler hastalara kaliteli, güvenli ve 7/24 kesintisiz bakım sağlamaktadır. Son yirmi yılda hasta bakımı giderek daha karmaşık hale gelmiştir. Bir hastanın durumunun karmaşık olması da daha yoğun hemşirelik bakımını gerektirmektedir. Hastalara yoğun bir şekilde bakım verilmesi için mesleki işbirliğine ihtiyaç duyulmaktadır. Nüfusun yaşlanması, kronik hastalıkların artması, bakım uygulamalarında çeşitlilik, hemşirelik bakım alanları içinde uzmanlaşma, kalite standartları gibi güncel gelişmeler de mesleki işbirliği gereksinimini artmaktadır. Mesleki işbirliğinin sağlanmasında bireysel ve kurumsal pek çok faktör etkili olmaktadır. Bu faktörlerin incelenmesi ve önerilen uygulamaların iş yaşamına aktarılması hemşireler arası mesleki işbirliğini artırmada yararlı olacaktır. Hemşireler arası mesleki işbirliği arttırılması ile de hastalara sunulan bakımın kalitesinin artacağı ve güvenli hasta bakımının sağlanacağı düşünülmektedir. Bu nedenle bu derleme hemşireler arası mesleki işbirliğini artırmaya yönelik hazırlanan Ontario hemşireler derneği tarafından 2016 yılında güncellenen kanıta dayalı uygulamaları incelemek amacıyla yapılmıştır.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,318 · 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
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdnan Menderes Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi→Même sujetInterprofessional Education and Collaboration→Travaux en français237 207→