Besoins des patients et pondération de la consommation des ressources dans l’unité de soins ambulatoires
Bibliographic record
Abstract
Les infirmières en oncologie de British Columbia Cancer (BC Cancer) font partie d’une équipe interdisciplinaire dans l’unité de soins ambulatoires et accompagnent les patients tout au long de leur cancer. Des initiatives antérieures visant à identifier les besoins des patients et un travail d’optimisation du rôle des infirmières ont clarifié leur rôle, ce qui leur a permis d’exprimer clairement la portée de leur pratique et les compétences spécialisées nécessaires pour répondre au mieux aux besoins des patients et de leurs familles. Cependant, même si les besoins des patients et les éléments fondamentaux de la pratique ont été identifiés pour optimiser le rôle des infirmières en unités de soins ambulatoires, une lacune persiste dans la quantification des ressources en effectif nécessaires pour organiser le modèle actuel de soins. Pour pallier cette lacune, un projet d’amélioration de la qualité a été entrepris afin de développer un outil de pondération de la consommation des ressources (Resource Intensity Weighting, RIW) validé en interne pour les infirmières en unité de soins ambulatoires afin d’obtenir une projection des besoins de base en personnel. L’outil peut être utilisé pour alimenter les discussions de planification stratégique et opérationnelle qui visent à améliorer le modèle de soins ambulatoires en oncologie.
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 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".