TITLE THE TEENAGE AND YOUNG ADULT (TYA) POPULATION (16-24YO) BENEfiT FROM HAVING SPECIALIST NURSE INPUT
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».