CONFÉRENCE À LA MÉMOIRE DE HELENE HUDSON Création d’un programme provincial de navigation santé pour les patients atteints de cancer à l’aide d’une approche d’amélioration de la qualité Première partie : Conception et mise en oeuvre
Bibliographic record
Abstract
En 2012, l’agence provinciale du cancer de l’Alberta lançait un projet d’amélioration de la qualité dans le but de créer, de mettre en œuvre et d’évaluer un programme de navigation provincial englobant 15 établissements répartis sur plus de 600 000 kilomètres carrés. Ce projet a été sélectionné pour recevoir un financement de deux ans (d’avril 2012 au 31 mars 2014) de l’Alberta Cancer Foundation (ACF), accordé à la suite d’un processus de subvention améliorée des soins (Enhanced Care Grant). Une série d’articles a été rédigée pour capturer l’essence de ce projet d’amélioration de la qualité, des processus amorcés, des normes élaborées, du cadre éducatif déterminant l’orientation du nouveau personnel navigateur et des résultats mesurés. Le premier article de la série porte essentiellement sur la base de connaissances ayant guidé l’élaboration du programme de navigation provincial et sur la méthodologie employée pour mettre le programme en œuvre dans 15 centres de soins du cancer situés en milieu rural ou en milieu urbain isolé. Le deuxième article de la série approfondit le cadre éducatif conçu pour guider l’acquisition des compétences et le processus d’orientation des infirmières autorisées engagées pour remplir ce nouveau rôle d’infirmières pivots auprès des patients atteints de cancer. Le troisième et dernier article explore les résultats obtenus grâce à ce projet d’amélioration de la qualité et se termine par une section de discussion mettant en lumière les principales leçons retenues, les mesures d’adaptation mises en place, ainsi que les prochaines étapes en cours pour étendre la portée et les effets du programme de navigation provincial.
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 | 0.010 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".