A Role for Nurse Practitioners in the ICU: Ad ti f Chvoca ng or ange
Notice bibliographique
Résumé
• Many regions of Canada and many areas in the , hospital already have nurse practitioners as part of their teams; for those areas that do not utilize Nurse Practitioners in the Intensive Care Unit, why now? • The dynamic state of critical care along with , increased demand for services often leaves the multidisciplinary team struggling to manage their patients while ensuring availability and excellence is provided to all . Why Nurse Practitioners? • The aging patient population, limited resources, and increasing complexity and acuity of patients requires that we look at new and imaginative ideas to ensure all p ti t h t mpr h i ppr pri ta en s ave access o co e ens ve, a o a e, universal care. • As highly specialized ICU nurses one way we can advocate for our patients, is by advocating for ourselves. Training ICU nurses to be acute care nurse i i (ACNP) i i i d ill h llpract t oners s s nnovat ve an w c a enge the existing boundaries of existing nursing practice and current health care delivery in many areas. • Nursing has recognized that the needs of acutely ill patients are not being adequately met, and that NPs have a scope of practice that if maximized can meet the needs of the patient, the medical system and the needs of nurses , . • (Becker, Kaplow, Muenzen, & Hartigan, 2006).
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».