Évaluation de l’efficacité des procédés mnémotechniques employés pour aider le personnel à éduquer les patients ayant reçu une greffe autologue de cellules souches hématopoïétiques
Bibliographic record
Abstract
Éduquer efficacement le patient peut réduire les coûts et améliorer la santé de celui-ci (Action Cancer Ontario/Cancer Care Ontario, 2006). Le personnel infirmier éduque les patients et leurs familles en évaluant les besoins d'apprentissage, en utilisant la reformulation pédagogique pour évaluer la compréhension et en documentant les soins prodigués. Pour cette étude pilote, une intervention éducative a été mise en place en y intégrant un moyen mnémotechnique pour intégrer une approche structurée et efficace d'enseignement aux patients. Sur quarante-cinq infirmières spécialisées en hématologie de Centre des sciences de la santé d'Hamilton qui ont participé à l'étude, trente-six ont rempli les évaluations de suivi. Inventé pour l'étude, le truc mnémotechnique « CARE » aidait les infirmières à se rappeler les étapes à enchaîner dans l'éducation du patient. L'amélioration des connaissances et le recours à ce truc se sont maintenus pendant une période de suivi de trois à six semaines. Bien que la documentation sur l'éducation fournie au patient soit devenue plus rigoureuse après l'étude, les changements observés n'ont pas été statistiquement significatifs. D'autres recherches sur le recours aux procédés mnémotechniques en soins infirmiers permettraient de compléter cette étude pilote.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".