Where is Nursing in the Electronic Health Care Record?
Notice bibliographique
Résumé
The authors explore the possibilities for documenting professional nursing practice in an electronic health record. Recognizing that there are a variety of approaches to electronic documentation, the intent of this discussion is to generate a general rather than a particular approach to this issue. Nurses themselves must determine the ways in which professional nursing care will be captured in the electronic systems used in their facilities. Questions that arise from nursing include: How can nurses balance generalized care and protocol management with the need for documentation of each individual's nursing needs and particular experiences? How can the goals of nursing care be incorporated into the record? How can nursing actions/interventions be clearly communicated to all members of the health care team? In what ways can an electronic record document collaboration with the client to determine individualized outcomes of care and treatment? In considering these questions a number of issues arise: the selection of standardized languages to be used in the records, the title of the record, the tension between coding and text, the accessibility and transferability of the record, the ability to retrieve data on nursing outcomes through data mining techniques, ownership of the record, and privacy/security of the information stored. Although the paper will make no attempt to answer these questions it will draw on relevant journal articles to provide a context for this pivotal change in that way we account for health care practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».