Rôle des infirmières pivots en oncologie pour assurer la continuité des soins offerts aux adultes durant la phase diagnostique du cancer du poumon
Bibliographic record
Abstract
But : Le but de cette étude était d’explorer le rôle joué par les infirmières pivots en oncologie (IPO) pour soutenir la continuité des soins offerts aux adultes atteints d’un cancer du poumon pendant la phase diagnostique du cancer. Devis de l’étude : On a eu recours à une approche phénoménologique, à des entrevues semi-structurées auprès de patients et à un groupe de discussion formé d’infirmières pivots en oncologie. Résultats : Huit personnes ont participé : quatre patients adultes atteints du cancer du poumon et quatre infirmières pivots en oncologie. Les thèmes suivants ont été dégagés relativement aux fonctions organisationnelles jouées par l’IPO en vue de soutenir la continuité des soins : soins centrés sur le patient, évaluation des besoins, prise de décision partagée, accessibilité et élimination des obstacles. Conclusion : La prise de conscience des fonctions organisationnelles associées au rôle d’IPO pourrait permettre la création de domaines d’exercices dans les modules de formation en soins infirmiers, et ainsi assurer la dispensation de soins continus, uniformes et centrés sur le patient. Mots clés : infirmières pivots, continuité des soins, cancer, phase diagnostique
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 | 0.008 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".