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Enregistrement W4380291567 · doi:10.21037/apm-22-1121

Growth and development of oncology nursing in North America

2023· review· en· W4380291567 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Kennedy Sheldon, Reanne Booker

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of VictoriaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAssociation canadienne des infirmières en oncologieCanadian Nurses FoundationAlberta Cancer FoundationPfizer
Mots-clésMedicinePaceOncology nursingSpecialtyNursingPalliative careProfessional developmentOncologyNurse educationMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The specialty of oncology nursing has been evolving in North America for nearly a century, keeping pace with the rapid and dynamic developments in cancer care. This narrative review outlines the history and development of oncology nursing in North America with a focus on the United States and Canada. The review highlights the important contributions that specialized oncology nurses have made to the care of people affected by cancer from time of diagnosis through treatment, follow-up and survivorship care, as well as palliative, end-of-life, and bereavement care. Keeping pace with the rapid evolution of cancer treatments throughout the last century, nursing roles have similarly evolved to meet the need for more specialized training and education. This paper discusses the growth of nursing roles, including advanced practice and navigator roles. In addition, the paper outlines the development of professional oncology nursing organizations and societies that have been established to help guide the profession with best practices, standards, and competencies. Finally, the paper discusses new challenges and opportunities regarding the access, availability, and delivery of cancer care that will shape future development of the specialty. Oncology nurses will continue to be integral to the provision of high-quality, comprehensive cancer care as clinicians, educators, researchers, and leaders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,521
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,042 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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