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Record W4393017492 · doi:10.7202/1101996ar

Formation continue sur la prise en charge de la clientèle pédiatrique pour les infirmières d’urgence générale

2023· article· fr· W4393017492 on OpenAlexaff
Mathilde Blanchette, Sylvie Le May, Sylvie Desjardins

Bibliographic record

VenueSoins d’urgence La revue de l’Association des infirmières et infirmiers d’urgence du Québec · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicEmergency and Acute Care Studies
Canadian institutionsCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre intégré de santé et de services sociaux de la Montérégie-CentreUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHôpital Charles-Le Moyne
Fundersnot available
KeywordsMedicinePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La qualité des soins prodigués aux enfants peut être affectée par la sous-exposition des professionnels de la santé à la clientèle pédiatrique. Pour y remédier, la formation continue est soulevée comme étant une option pour améliorer la prise en charge de cette clientèle dans les urgences générales. Dans le cadre d’un projet de stage de deuxième cycle, une intervention éducationnelle a été développée, mise à l’essai et une appréciation de la satisfaction a été menée auprès des participants de cette formation portant sur la prise en charge de la clientèle pédiatrique par des infirmières d’urgences générales. Deux cadres de références ont été utilisés pour développer cette formation, soit la formation par compétences de Lasnier et le guide clinique sur les soins d’urgence pédiatrique de l’American Academy of Pediatrics (AAP). Cet article présente l’intervention éducationnelle développée, le processus de mise à l’essai et l’appréciation de la satisfaction des participants.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.200
Threshold uncertainty score0.397

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.273 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

Citations0
Published2023
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