Liderando mejoras de calidad mediante el desarrollo, implementación, y medición de las guías de buenas prácticas de Enfermería
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La búsqueda de prácticas basadas en la evidencia ha estimulado acciones por parte de un número de grupos a nivel mundial para desarrollar herramientas de conocimiento. Sin embargo, la absorción de conocimiento y la implementación de guías de práctica clínica en cualquier ambiente clínico requieren más que la concientización y distribución de guías desarrolladas rigurosamente. Objetivo: El objetivo de este artículo es compartir la implementación de estrategias exitosas desarrolladas por el Programa de Guías de Buenas Practicas en Enfermería de la Asociación de Enfermeras Profesionales de Ontario (RNAO, por sus siglas en ingles), la cual asegura que sus practicantes estén completamente consientes del mejor conocimiento disponible y que tengan el adecuado soporte para transferir las recomendaciones de guías de buenas prácticas clínicas a su práctica diaria. Temas de reflexión: Los detalles del proceso de siete etapas de la RNAO de desarrollo de la guía y el Programa de Directrices sobre las Mejores Prácticas de la RNAO son proporcionadas y resaltadas como estrategias de implementación que permite a las organizaciones asociarse con la RNAO para implementar múltiples guías de buenas prácticas usando un método sistemático planeado y una activa participación del personal, con énfasis en mejoras de calidad y evaluación. El Programa de Directrices sobre las Mejores Prácticas es informado por la ciencia de implementación y esta rápidamente ganando aclamación internacional por su eficiencia en crear altos niveles de cuidado de enfermería y calidad en el cuidado que las instituciones sanitarias ofrecen, así como mejoramiento y mejores resultados en las practicas basadas en la evidencia. Conclusiones: A través de su labor de liderazgo en el desarrollo, la implementación y la evaluación rigurosa de las guías, la RNAO esta exitosamente transformando las prácticas de enfermería mediante el conocimiento a escala mundial.. [Bajnok I, Grinspun D, Lloyd M, McConnell H. Liderando mejoras de calidad mediante el desarrollo, implementación, y medición de las guías de buenas prácticas de enfermería. MedUNAB 2015; 17 (3): 155-162]
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 | 0.019 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".