Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many family doctors in Prince Edward Island, Canada, use two or more consulting rooms, with patients initially assessed by office nurses. They are typically Licenced Practical Nurses (LPNs) with 2 years of non-university diploma-level training. Standards of assessment are highly variable, ranging from a brief chat/presenting symptoms/vital signs right through to excellent histories and physical exams. There has been little or no critical evaluation of this way of working - surprisingly so, given public concern about healthcare costs. As a first step, we decided to audit the effectiveness of skilled nurse assessment by looking at diagnostic accuracy and 'value added'. METHODS: We examined 100 consecutive assessments per nurse and recorded if diagnosis/diagnoses accorded with doctor findings. As a secondary check, we reviewed each file after 6 months to see if the doctor had missed anything. We also looked at other items that the doctor would probably have missed if seeing the patient without nurse assessment, eg screening advice, counselling, social welfare advice, and education on self-management of minor illness. RESULTS: As yet incomplete but look interesting - will be available in next few weeks. DISCUSSION: We initially did a 1-day pilot study in another location with a one doctor/two nurse collaborative team. We easily saw 50% more patients and we improved quality of care compared with the usual routine. We then moved to a new practice to road-test this approach. Results are presented.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».