Transformando la enfermería a través el conocimiento: pasado, presente y futuro del programa de guías de buenas prácticas de Registered Nurses’ Association of Ontario
Bibliographic record
Abstract
Introducción. El programa de guías de buenas prácticas de Registered Nurses’ Association of Ontario (RNAO) es integral, pues incluye el desarrollo de las guías, el apoyo activo para la implementación, y un sistema internacional de datos para la evaluación de resultados. Objetivo. Reflexionar sobre el proceso de transformación de la enfermería a través del conocimiento, teniendo en cuenta el pasado, presente y futuro del programa de guías de buenas prácticas de RNAO. Síntesis. Inicialmente se presentan los antecedentes que permiten el desarrollo del programa de las guías, la difusión, implantación y sostenibilidad de las guías de buenas prácticas. La expansión del programa se da a tres niveles: 1) ampliación hacia arriba, o mediante la ampliación de la cobertura; 2) ampliación hacia afuera, o mediante la adaptación de políticas, leyes y directrices; 3) ampliación hacia adentro, o mediante el cambio de normas y cultura. En relación con la difusión del programa de guías de buenas prácticas a gran escala se logran identificar factores de éxito tales como: localización, integralidad, solidez, resultados comprobados, accesibilidad, vanguardia e identidad colectiva. Conclusiones: El programa hace posible que las instituciones y los sistemas sanitarios se centren en la atención al paciente y en la excelencia clínica, usando la investigación más reciente para servir de base para la práctica y optimizar los resultados. El programa de guías ha ayudado a impulsar las prioridades gubernamentales, así como los resultados de pacientes, profesionales, instituciones y sistemas sanitarios.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".