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Enregistrement W1511400051 · doi:10.1111/j.1365-2702.2010.03391.x

The Patient Care Delivery Model – an open system framework: conceptualisation, literature review and analytical strategy

2010· review· en· W1511400051 sur OpenAlexaff
Linda O’Brien‐Pallas, Raquel M. Meyer, Laureen Hayes, Sping Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2010
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptual frameworkConceptual modelRelevance (law)Health careManagement scienceStaffingProcess managementKnowledge managementEmpirical researchComputer sciencePsychological interventionNursingMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS AND OBJECTIVES: This paper presents the Patient Care Delivery Model to illustrate interrelationships between model components and to support its application in research using advanced analytical techniques, including structural equation modelling. BACKGROUND: Many complex factors contribute to the nature of healthcare environments and to nurse, patient and system outcomes. A better understanding of these factors and their interrelationships would provide insight for decision-makers to develop strategies to improve outcomes. DESIGN: A literature review approach was used to address the objectives. METHOD: A threefold approach used existing theory to explicate a comprehensive conceptual framework, reviewed empirical studies of the proposed relationships and considered the application of advanced analytical techniques to inform future research directions. RESULTS: As per general system theory, inputs (patient, nurse and system characteristics) to the Patient Care Delivery Model interact with throughputs (nursing interventions, work environments and environmental complexity) to produce intermediate (staffing levels) and distal outputs (patient, nurse and system outcomes). Application of the model in research and its relevance for healthcare settings is supported in the current literature. Statistical techniques that allow model testing and the investigation of multiple relationships simultaneously have demonstrated the interconnections among the model components. CONCLUSIONS: Development of the Patient Care Delivery Model is a step towards understanding work environments and providing healthcare managers with evidence-based management tools. Formal testing of comprehensive, multilevel conceptual models will provide empirical linkages between inputs and outputs and will identify potential mediators between predictors and outcomes to offer new insight into organisational practices. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: A better understanding of how factors in the work environment impact clinical outcomes can facilitate care processes in the nursing unit. Future studies using comprehensive conceptual frameworks and sophisticated analytical approaches will enhance professional nursing practice and improve clinical outcomes in healthcare organisations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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