Redéfinir le rôle des infirmières de soins intégraux en oncologie pour le 21e siècle
Bibliographic record
Abstract
Les soins infirmiers en oncologie constituent une spécialité en évolution rapide qui place des demandes sans cesse croissantes sur le personnel infirmier pour qu’il réponde aux besoins complexes des patients atteints d’un cancer et de leur famille. Voilà plus de vingt ans que le modèle de prestation de soins de notre centre de cancérologie est fondé sur les soins infirmiers intégraux (SII). Le service des soins infirmiers a décidé qu’il était temps d’entreprendre une étude du rôle des infirmières de soins intégraux afin de le redéfinir. Le Projet de développement du rôle des infirmières de soins intégraux a permis d’atteindre cet objectif. Cet article comporte les trois volets suivants : (1) un survol historique de la raison pour laquelle le rôle existant devait être examiné et modifié; (2) un aperçu de la façon dont on a pratiqué les soins infirmiers intégraux dans notre centre jusqu’à ce jour; (3) une présentation des détails concernant le plan du projet et sa mise en oeuvre. Les résultats du projet ont mené à l’élaboration d’une description du rôle des infirmières de soins intégraux en oncologie. Cet article présente ce nouveau rôle basé sur les compétences ainsi que des propositions visant à améliorer la pratique infirmière. Notre objectif consiste à optimiser les soins que nous dispensons à nos patients.
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 | 0.016 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.005 |
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".