Les services de soins infirmiers téléphoniques en oncologie ambulatoire : une enquête provinciale
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.015 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".