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Enregistrement W4401363926 · doi:10.5737/23688076343267

Le rôle infirmier en santé mentale en hématologie-oncologie pédiatrique - Partie 1: Développement d'une pratique infirmière novatrice

2024· article· fr· W4401363926 sur OpenAlexaffvenueabout
Pascal Bernier, Leandra Desjardins, Marie-Claude Charette, Marie-Paule Latour, Marie-Pierre Bastien

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Pediatric hematological and oncological illnesses present many coping challenges. Mental health issues can arise during and after treatment, in both patients and their families. The current model of care does not always seem to meet the needs identified by some young patients. In Quebec, nurses are allowed to assess and care for patients experiencing physical and mental health difficulties (Ordre des infirmières et infirmiers du Québec, 2016). Therefore, a mental health nurse clinician (MHNC) with experience in pediatric hematology/oncology could provide care that is complementary to that offered by psychologists, social workers, and other psychosocial professionals in the pediatric hematology/oncology unit in order to meet any needs that remain unmet. The MHNC project has three stages: (1) role development, (2) role implementation, and (3) role assessment one year after implementation. In this first article, we explain how the MHNC role was developed. Methodology: We used the participatory, evidence-based, patient-focused process for advanced practice nursing (APN) role development, implementation, and evaluation (PEPPA Framework; Bryant-Lukosius & Dicenso, 2004) to develop this model. The first five steps in the PEPPA Framework were applied in the creation of the MHNC role to (1) select the target population, (2) identify the stakeholders to be involved, (3) ascertain needs, (4) determine and prioritize problems and set goals, and (5) define a new model of care. Results: After multiple meetings involving numerous health professionals and managers, the MHNC role was developed with a versatile, transdisciplinary perspective to address better the needs of young cancer patients (especially those in their teens) and their families. The role was developed around four main areas of practice: (1) interventions offered to patient-family, (2) interventions offered to health professionals, (3) psychiatric consultation-liaison, and (4) education and research. Conclusion: The next steps are to use a strategic plan to implement the role and then to evaluate the impact of the role one year after implementation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,386 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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