Les programmes de formation en gestion à distance des symptômes s’adressant aux infirmières en oncologie du Canada : une analyse environnementale
Bibliographic record
Abstract
L’objectif global de cette étude était d’explorer les programmes de formation actuels en gestion à distance des symptômes offerts aux infirmières des programmes d’oncologie ambulatoire canadiens, en réalisant une analyse environnementale au moyen d’enquêtes par sondage. Sur les 36 invitations envoyées, 28 programmes, répartis dans 10 provinces, ont répondu (77,8 %). Sur les 25 programmes offrant la gestion des symptômes par téléphone, 17 fournissent de la formation en gestion des symptômes, 7 ne le font pas, et 1 n’a pas précisé. Sept programmes ont partagé du matériel de formation avec l’équipe de recherche; les éléments de formation incluaient les suivants : lignes directrices pour la gestion des symptômes (n=6), processus/principes de télétriage (n=5), pratiques téléphoniques compétentes (n=4), documentation des soins (n=4), normes professionnelles (n=3), jeux de rôles (n=3), aptitude à communiquer/étiquette au téléphone (n=3), et enfin, contrôle de la qualité (n=1). Les formats comprenaient les suivants : présentations (n=3), ressources sur support papier (n=3) ou modules d’apprentissage en ligne (n=1). Aucun programme de formation ne faisait l’objet d’une évaluation rigoureuse. La formation en télépratique infirmière de gestion des symptômes varie grandement d’un programme d’oncologie à l’autre. Il est possible de dégager les compétences essentielles et d’évaluer si les programmes de formation rehaussent les pratiques de gestion à distance des symptômes du cancer.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".