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Enregistrement W4383872740 · doi:10.21037/apm-22-1323

Growth and development of oncology nursing in Africa

2023· article· en· W4383872740 sur OpenAlexaff
Nana Hauwa Lawal, Biemba K. Maliti, Johanna E. Maree, Mampak N. M. Nanre, Cyrille Niyomugabo, Rose Marigold Agbenyame Odai, Naomi Oyoe Ohene Oti, Roselyne Okumu, Marie Goretti Uwayezu, Martjie de Villiers, Margaret I. Fitch

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyOncology nursingNursingNurse educationOncologyClinical PracticeHealth careControl (management)Family medicinePolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing recognition that oncology nurses are vitally important for an effective cancer control system. Although there is variation among countries, oncology nursing is being recognized as a specialty practice and seen as a priority for development in cancer control plans in many settings. Ministries of Health in many countries are beginning to acknowledge the role nurses play in achieving successful cancer control outcomes. Additionally, the need for access to relevant education for oncology nursing practice is being recognized by nursing and policy leaders. The purpose of this paper is to highlight the growth and development of oncology nursing in Africa. Several vignettes are presented by nurse leaders in cancer care from several African countries. Their descriptions offer brief illustrations regarding the leadership nurses are providing in cancer control education, clinical practice, and research in their respective countries. The illustrations offer insight into the urgent need, and the potential, for future development of oncology nursing as a specialty given the many challenges nurses face across the African continent. The illustrations may also provide encouragement and ideas for nurses in countries where there is little current development of the specialty about how to proceed to mobilize efforts aimed toward its growth.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,415
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,098 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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