Optimisation du rôle de l’infirmière spécialisée en oncologie dans l’unité de soins ambulatoires
Bibliographic record
Abstract
Si le rôle de l’infirmière spécialisée en oncologie dans le traitement et la prise en charge des symptômes est bien défini, il n’en va pas de même pour le milieu ambulatoire. Les cas se complexifient, l’incidence du cancer augmente et les régimes de traitement ne cessent d’évoluer; cette situation force l’organisme BC Cancer à réévaluer le modèle de ses unités de soins ambulatoires afin de mieux répondre aux besoins des patients. Le présent projet a pour but de déterminer et de schématiser le rôle exact et les tâches fonctionnelles des infirmières travaillant en unité de soins ambulatoires, puis de les comparer aux compétences spécialisées de l’infirmière en oncologie. Une liste de référence des rôles fonctionnels des infirmières ainsi qu’une grille des rôles et compétences ont été élaborées à partir d’observations cliniques et de séances de discussion en groupe. Le présent travail aidera à élucider le rôle des infirmières en milieu ambulatoire et permettra à ces dernières d’exprimer clairement la portée de leur pratique et des compétences spécialisées requises pour répondre au mieux aux besoins des patients dans ce milieu. Les résultats du projet pourront servir à orienter les discussions de planification stratégique et opérationnelle qui visent à améliorer les services de santé prodigués aux patients et à offrir du perfectionnement professionnel au personnel de première ligne. Les approches utilisées dans le cadre du projet sont également intéressantes pour ceux qui voudraient appliquer des méthodes semblables à leur propre milieu de soins du cancer.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".