Le raisonnement clinique des infirmières, analyse de concept
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Les infirmières exercent dans des situations complexes de soins qui nécessitent de bonnes habiletés de raisonnement. Contexte : Dans la littérature, le raisonnement clinique est souvent confondu avec d’autres concepts et sa définition n’est pas consensuelle. Objectif : Faire l’analyse du concept de raisonnement clinique des infirmières permettra de le clarifier, de le définir, de le distinguer des concepts connexes et de mieux le comprendre. Méthode : La méthode de Rodgers a été utilisée pour faire l’analyse du raisonnement clinique, à la suite d’une recension des écrits avec les mots-clés raisonnement clinique, analyse de concept, infirmière, soins critiques et prise de décision. Résultats : L’utilisation de la cognition et de stratégies cognitives, une démarche systématique d’analyse et d’interprétation des données, la génération d’hypothèses, la génération d’alternatives sont les attributs du concept. Les antécédents sont : l’expérience, les connaissances, la mémoire, la perception de signaux, la collecte de données et l’utilisation de l’intuition. Les conséquents sont : la prise de décision, le passage à l’action, la formation d’un jugement clinique et la résolution du problème. Conclusion : Cette analyse de concept a permis de définir le raisonnement clinique, de le différencier des termes connexes et de fournir des pistes de recherche pour l’avenir.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.032 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.006 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".