Refonte et mise en œuvre d’un programme canadien de formation sur les soins infirmiers en oncologie en vue d’un partenariat international
Bibliographic record
Abstract
Le cancer est l’une des principales causes de décès et d’invalidité dans le monde. Les infirmières doivent donc prodiguer des soins spécialisés à un nombre croissant de patients avec des cas de cancer complexes. Toutefois, de nombreux établissements de soins ne disposent pas de programmes spécialisés de formation en soins infirmiers oncologiques; les patients atteints de cancer sont alors pris en charge par des infirmières généralistes. Pour combler cette lacune, des infirmières en pratique avancée du Centre de cancérologie Princess Margaret ont restructuré l’un de leurs programmes pour offrir de la formation spécialisée en oncologie au personnel infirmier qui s’occupe de patients cancéreux. Le but du présent article est de décrire l’expérience de refonte et de prestation d’un programme canadien de formation spécialisée en soins infirmiers oncologiques (FSSIO) au Moyen-Orient, plus précisément au Qatar, de même que les enseignements tirés de ce projet international collaboratif.
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 | 0.013 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| 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".