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Record W2744789112 · doi:10.29375/01237047.2385

Promoviendo el cuidado basado en la evidencia a través de conjuntos de órdenes de Enfermería

2015· article· es· W2744789112 on OpenAlexaboutno aff
Rita Wilson, Irmajean Bajnok, Tanya Costa

Bibliographic record

VenueMedunab · 2015
Typearticle
Languagees
FieldNursing
TopicNursing Diagnosis and Documentation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: El uso de las guías de mejores prácticas promueve cuidado basado en la evidencia y calidad en los resultados sanitarios. Tradicionalmente, las guías de mejores prácticas fueron diseñadas para ser usadas como un recurso escrito de forma manual. Más recientemente, las guías de mejores prácticas han sido desarrolladas para el uso en aparatos móviles como teléfonos inteligentes. Objetivo: Este artículo reflexivo busca documentar las características y beneficios percibidos del conjunto de órdenes de enfermería de la RNAO y sus posibles estrategias de implementación. Tema de reflexión: Con el aumento del uso de registros médicos electrónicos y sistemas de información hospitalaria en el cuidado de salud, hay ahora una creciente necesidad para que las guías de mejores prácticas sean sin lugar a dudas integradas en los sistemas electrónicos. La Asociación de Enfermeras Profesionales de Ontario (RNAO) ha desarrollado recientemente un conjunto de órdenes de enfermería como una estrategia para cubrir esta necesidad. Los conjuntos de órdenes de enfermería facilitan la implementación de las guías de mejores prácticas en un ambiente electrónico delineando intervenciones de enfermería claras y concisas (derivadas de guías de mejores prácticas) que pueden ser integradas con un registro medico electrónico o un sistema de información hospitalario, sin importar el proveedor. Conclusiones: La integración de los conjuntos de órdenes de enfermería derivada de las guías de mejores prácticas de la RNAO en sistemas a papel o electrónicos, es una solución innovadora para la creciente necesidad de la toma de decisiones basadas en la evidencia al momento de tratar al paciente. Los conjuntos de órdenes de enfermería agilizan el proceso de traducción del conocimiento y simplifican las implementaciones de las guías de mejores prácticas en ambientes electrónicos. [Wilson R, Bajnok I, Costa T. Promoviendo el cuidado basado en la evidencia a través de conjuntos de órdenes de Enfermería. MedUNAB 2015; 17(3): 176-181].

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.042
metaresearch head score (Gemma)0.068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.220

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0420.068
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0040.004
Science and technology studies0.0040.012
Scholarly communication0.0130.009
Open science0.0030.011
Research integrity0.0040.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.004

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.331 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
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