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Enregistrement W4386800582 · doi:10.1093/neuonc/noad147.086

TITLE THE TEENAGE AND YOUNG ADULT (TYA) POPULATION (16-24YO) BENEfiT FROM HAVING SPECIALIST NURSE INPUT

2023· article· en· W4386800582 sur OpenAlexaff
Sarah Hedges, Jessica La, Charlotte Robinson, Victoria Hurwitz, Ellie Kostick, Aeron Suarez, Nicola Harding, Renata Fukuthi, Lucy Brazil, Katia Cikurel, Omar Al‐Salihi, Angela Swampillai, Kazumi Chia, Vishal Manik, Ranjeev Bhangoo, Keyoumars Ashkan, José Pedro Lavrador, Francesco Vergani, Richard Gullan, Bassel Zebian, Cristina Bleil

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceMedicineNursingFamily medicineNurse practitionersPopulationOutpatient clinicClinical nurse specialistHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract AIMS The aim of this review is to analyse the need for a specialist nurse role for the TYA patients. Having a new dedicated TYA developmental role implemented can help by identifying areas for improvement from the wider team to ensure optimal support for patient group. METHOD Clinic attendance over a 1-year period has been measured. Looking specifically at patients who did not attend (DNA) appointments in a monthly TYA joint surgical and oncology clinic. We have evidence engaging this age group with the creation of a nurse led weekly telephone clinic for TYA patients and have looked at the trajectory of attendees throughout the year. RESULTS To date, nurse led clinic has had 107 individual bookings between August 2022 and February 2023. This is a devoted telephone clinic to provide holistic care. CONCLUSIONS There were 107 nurse lead telephone clinic appointments that were booked and attended by this patient group over 6-month period. This was protected time for which the nurse specialist was able to explore patients individual care needs in a holistic way. Figures for holistic needs assessment (eHNA) are yet to be collated; but the TYA group are now routinely offered eHNA to ensure a holistic care approach and support to this vulnerable patient group.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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