L’infirmière pivot associée à une expérience de soins oncologiques positive et à une satisfaction accrue des patients
Bibliographic record
Abstract
CONTEXTE ET OBJECTIFS: Un nombre croissant de résultats probants indique que l'infirmière pivot en oncologie (IPO) joue un rôle de premier plan dans l'optimisation des processus et des résultats de soins. Il faudra toutefois mener des études d'envergure pour comparer les perceptions de l'expérience de soins liés au cancer des patients traités par des infirmières pivots et de ceux qui n'ont pas bénéficié de ce type de suivi. MÉTHODOLOGIE: Des participants (N = 2 858) traités au cours des six derniers mois dans un centre de traitement du cancer situé à Montréal, au Québec, et affilié à une université ont répondu au sondage sur la satisfaction des patients en traitement anticancéreux ambulatoire, c'est-à-dire le Ambulatory Oncology Patient Satisfaction Survey (AOPSS). RÉSULTATS: L'expérience des soins oncologiques était significativement plus positives et la satisfaction plus élevée dans le groupe suivi par une infirmière pivot (n = 2 003) pour les six domaines de soins (différences moyennes de 3,32 à 8,95) et les quatre fonctions infirmières (différences moyennes de 5,64 à 10,39), comparativement au groupe sans IPO (n = 855). DISCUSSION: L'infirmière pivot joue un rôle important dans l'amélioration de l'expérience de soins et la satisfaction des patients. Les recherches futures devront explorer les potentielles relations de cause à effet entre les infirmières pivots, les processus de soins et les résultats des patients.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
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".