Application du modèle synergique au modèle de soins infirmiers en contexte de soins hospitaliers et ambulatoires – expérience de deux établissements en milieu urbain : Centre des sciences de la santé d’Hamilton et Centre régional de cancérologie de Grand
Bibliographic record
Abstract
L’incidence et la prévalence du cancer continuent à augmenter dans l’ensemble du Canada. On s’attend à ce que un Canadiens sur deux souffrent d’un cancer à un moment de leur vie (Canadian Cancer Society/Société canadienne du cancer, 2021). Comme la complexité et la gravité des cas de cancer sont en hausse, il devient essentiel de définir le ratio idéal infirmière-patients et le nombre de patients par infirmière dans les services d’oncologie. Deux infirmières en chef chevronnées amenées à définir dans leurs secteurs respectifs le meilleur modèle à associer à celui en place pour les soins infirmiers ont décidé, après s’être concertées, de mettre en œuvre le modèle synergique. Le « modèle synergique » est un modèle de pratique professionnelle élaboré par l’American Association of Critical Care Nurses (AACN) dans lequel les soins infirmiers reflètent l’intégration des connaissances, des aptitudes, des comportements, des compétences et de l’expérience des infirmières pour répondre aux besoins des patients et de leurs familles (Curley, 2007). Il offre une structure pour harmoniser les ressources en soins infirmiers et les besoins en soins des patients et a été adapté à différents types de soins. Cependant, ce modèle n’avait pas été mis en place dans des unités hospitalières d’oncologie chirurgicale ni dans des services d’oncologie ambulatoires. Grâce à une méthodologie d’amélioration de la qualité, le modèle synergique a été testé avec succès dans ces nouveaux services. Il peut être utilisé pour établir le besoin de ressources supplémentaires en soins infirmiers assurés par des infirmières spécialisées en oncologie ainsi qu’une combinaison appropriée d’aptitudes offertes par des équipes infirmières intraprofessionnelles. Il sert à évaluer les patients adultes en oncologie qui se présentent dans une salle de traitements ambulatoires systémiques pour recevoir des soins non planifiés en raison de 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 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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".