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Record W3042508154 · doi:10.5737/23688076303193199

Quality of telephone nursing services for adults with cancer and related non-emergent visits to the emergency department

2020· article· en· W3042508154 on OpenAlexaffvenue
Dawn Stacey, Lynne Jolicoeur, Katelyn Balchin, Kate Duke, Claire Ludwig, Meg Carley, Lindsay Jibb, Craig Kuziemsky, Suzanne Madore, Lisa Rambout, Jackie Romanick, Michael Vickers, Lorraine Martelli

Bibliographic record

VenueCanadian Oncology Nursing Journal · 2020
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicChronic Disease Management Strategies
Canadian institutionsCancer Care OntarioMacEwan UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaOttawa Regional Cancer FoundationOttawa HospitalRoyal Ottawa Mental Health Centre
Fundersnot available
KeywordsEmergency departmentEmergency nursingQuality (philosophy)MedicineMedical emergencyNursingFamily medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un projet d’amélioration de la qualité a été mené afin de mesurer la qualité des interventions téléphoniques des infirmières auprès des patients présentant des symptômes associés au cancer. Les patients admissibles au projet avaient téléphoné à une infirmière pour signaler des symptômes dans les 4 semaines précédant une visite aux urgences qui n’avait pas requis d’hospitalisation. Les infirmières spécialisées en oncologie qui ont extrait les données évaluaient la pertinence des visites aux urgences et les points à améliorer. Nous avons eu recours à un outil d’analyse de la gestion des symptômes pour analyser la documentation du personnel infirmier. Sur 77 patients, 87 % des visites aux urgences ont eu lieu durant les 4 jours suivant un appel téléphonique justifié par la présence de symptômes (douleur, dyspnée, constipation, diarrhée, nausées ou vomissements, etc.). Dans 91 % des cas, une évaluation téléphonique plus exhaustive ou une consultation dans une clinique de soins d’urgence aurait suffi. Selon la documentation laissée par les infirmières, peu de patients ont été évalués adéquatement (38 %), ont bénéficié d’une révision de la médication traitant leurs symptômes (49 %) ou ont reçu des conseils sur les stratégies de soins autoadministrés (17 %). La qualité de la prise en charge des symptômes effectuée au téléphone par les infirmières laissait à désirer et il aurait fallu trouver des solutions de rechange pour les patients nécessitant une évaluation d’urgence en personne. Ces constats font ressortir des lacunes dans l’utilisation des directives sur la gestion téléphonique des symptômes.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation 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: Empirical
Teacher disagreement score0.757
Threshold uncertainty score0.992

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.333 · 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 teacher head, 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

Citations9
Published2020
Admission routes2
Has abstractyes

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