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Record W2015075234 · doi:10.5737/1181912x17416

Les services de soins infirmiers téléphoniques en oncologie ambulatoire : une enquête provinciale

2007· article· fr· W2015075234 on OpenAlexaffvenueabout
Dawn Stacey, Debra Bakker, Esther Green, Margareth Santos Zanchetta, Michael Conlon

Bibliographic record

VenueCanadian Oncology Nursing Journal · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicPalliative Care and End-of-Life Issues
Canadian institutionsToronto Metropolitan UniversityLaurentian UniversitySudbury Regional HospitalUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une enquête sur les télésoins infirmiers prodigués dans le cadre des programmes ambulatoires d’oncologie de l’Ontario a été effectuée de mai à juillet 2006. Sur les 38 programmes, 58 % utilisaient des infirmières en soins intégraux, 24 % utilisaient un système de triage centralisé et 18 %, un modèle mixte. Environ la moitié des programmes employaient des protocoles (61 %), assuraient la documentation systématique des appels (55 %), et/ou fournissaient, au personnel, une orientation aux télésoins infirmiers (45 %). Les programmes étaient peu nombreux (29 %) à surveiller la qualité des services de soins téléphoniques. Les bénéfices de cette pratique comprennent les suivantes : amélioration de l’accès des patients au système de santé; gestion précoce des symptômes; et continuité accrue des soins. Les obstacles dégagés en matière d’utilisation des protocoles étaient l’accès limité aux protocoles ou la faible sensibilisation à leur existence; la gestion de symptômes multiples; le manque de cohérence avec les pratiques des médecins; l’inquiétude que les protocoles prennent le pas sur le raisonnement critique; le manque de temps et le manque de protocoles électroniques. Les participants ont reconnu la nécessité d’avoir un système de documentation électronique, des critères normalisés pour la surveillance de la qualité des services et de nouvelles recherches en vue d’établir les points-repères des pratiques exemplaires.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.844
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.083
GPT teacher head0.448
Teacher spread0.365 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2007
Admission routes3
Has abstractyes

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