Évaluation de projets d'interventions infirmières : un algorithme pour soutenir la pratique des cliniciennes
Bibliographic record
Abstract
Il est reconnu que les infirmières doivent régulièrement adapter leur pratique clinique en regard des nouvelles percées scientifiques. Cependant, les changements de pratique possibles par la mise en place de projets cliniques peuvent parfois être longs et difficiles à concrétiser dans les milieux de soins, et ce, compte tenu par exemple du contexte de soins, du profil de la clientèle, de l’organisation des soins et du travail, etc. Une démarche algorithmique (i.e., séquence d’actions) visant à soutenir les infirmières dans l’évaluation de nouveaux projets d’interventions infirmières, incluant les autres membres de l’équipe interdisciplinaire, les chercheurs, ainsi que les patients et leurs proches, a été développée. Cet algorithme considère l’environnement clinique dans lequel s’opérationnalisera le projet d’interventions infirmières et se déroule en cinq étapes soit : 1) l’identification et la description d’un problème de soins à résoudre ou d’une pratique à améliorer ; 2) le développement ou l’adaptation d’une intervention infirmière appropriée ; 3) le choix d’un devis d’évaluation pour cette intervention infirmière ; 4) le pilotage (mise à l’essai) de l’intervention puis ; 5) l’implantation et le retour réflexif sur la démarche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.025 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".