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Enregistrement W6995487350

Participación en el proceso de implantación de la guía de buenas prácticas de valoración y manejo del dolor de la Registered Nurses Association of Ontario en la OSI Donostialdea

2019· dissertation· es· W6995487350 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCommunities in ADDI (University of the Basque Country) · 2019
Typedissertation
Languees
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlEuropean unionOccupational safety and health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En los últimos años se hace referencia al manejo integral del dolor y se reconoce que la correcta gestión del mismo es un derecho de las personas. Sin embargo, el manejo inadecuado del dolor es evidente en todas las edades. Esta situación se ve reflejada en la población de la CAPV, tal y como muestra la encuesta de salud de 2018. Es por esto que, en concordancia con el plan de salud 2013-2020 y las estrategias desarrolladas en políticas de salud, la OSI Donostialdea comienza su participación en el programa BPSO en el año 2015. Esta participación se inicia con la implantación de 3 guías de la RNAO, entre las cuales se sitúa la guía de valoración y manejo del dolor. Actualmente, la OSI Donostialdea trabaja en la expansión de esta guía en la unidad de 3ª azul-escolares del HUD, proceso en el cual he tomado parte como alumna de 4º de enfermería. 
\n
\nObjetivo: participar en el proyecto BPSO en la implantación de la guía de valoración y manejo del dolor que se está llevando a cabo en la OSI Donostialdea. 
\n
\nActividades y resultados: en el periodo de participación de la alumna se han llevado a cabo diversas actividades que se agrupan de la siguiente forma: actividades de gestión, difusión y evaluación. De estas actividades se han obtenido resultados que van desde la confección del plan de acción a desarrollar en las diferentes unidades, elaboración de material de difusión, hasta resultados de aprendizaje, etc. 
\n
\nReflexión personal: la participación en este proyecto ha resultado satisfactoria y muy enriquecedora. Me ha permitido acercarme a la práctica del cuidado desde un punto de vista que hasta ahora no había tenido opción y me ha permitido conocerme a mí misma en diferentes aspectos.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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