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Enregistrement W4387414822 · doi:10.1590/0034-7167-2023-0118

Advanced Practice Nursing: “Training” Pillar in Supporting the Proposal in Brazil

2023· article· en· W4387414822 sur OpenAlexfundno aff
Cristina Maria Garcia de Lima Pàrada, Elisabete Pimenta Araújo Paz, Lúcia Yasuko Izumi Nichiata, Dulce Aparecida Barbosa, Luciane Prado Kantorski

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Enfermagem · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Estadual do Oeste do ParanáComputer Modelling Group
Mots-clésPillarArgument (complex analysis)LegislationTraining (meteorology)Clinical PracticeWork (physics)Nursing practiceMedical educationNursingPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: to present the pillars that support what has been called Advanced Practice Nursing and discuss the necessary training for its implementation. METHODS: elements contained in assessment documents for graduate programs proposals, reports of presentations by international professors in countries and selected scientific publications were gathered to compose the argument. RESULTS: practice/competency (adds broad and in-depth knowledge about health processes and scientific evidence, clinical reasoning and clinical skills for therapeutic indications); 3) professional regulation (corresponding legislation and monitoring); and 4) funding (broad training and professional practice policy). FINAL CONSIDERATIONS: the agenda for implementing Advanced Practice Nursing in Brazil involves joining efforts to identify stakeholders for a work to legitimize their importance in the country's health and education overview.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,404 · 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.

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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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