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Enregistrement W1559188345 · doi:10.3233/wor-2010-1090

Nurse perceptions of manual patient transfer training: Implications for injury

2010· article· en· W1559188345 sur OpenAlexaff
Paula M. van Wyk, David M. Andrews, Patricia L. Weir

Notice bibliographique

RevueWork · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingParticipatory ergonomicsPerceptionMedicinePsychologyMEDLINEAcademic institutionJob satisfactionMusculoskeletal injuryMedical educationHuman factors and ergonomicsFamily medicinePoison controlMedical emergencyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the perceptions of student and staff nurses regarding training they received and their confidence in performing a variety of common manual patient transfers (MPTs), given that inadequate training may have implications for injury risk. PARTICIPANTS: Student nurses (n=163) from a mid-sized university and staff nurses (n=33) from a small rural hospital in the university's region. METHODS: Participants were surveyed to determine which of 19 MPTs they perceived having received training for and had greatest confidence performing. RESULTS: The staff nurses perceived being trained on four MPTs; the same four they indicated they had the greatest confidence performing. However, nursing students were not trained on these MPTs at the local university, indicating an apparent disconnect in training practices between the academic institution and the workplace. CONCLUSIONS: It is suggested that a participatory ergonomics training approach may help to provide student nurses more opportunity to practice MPTs and help all nurses reduce work-related musculoskeletal injury risk and increase job satisfaction. Increased training time may also allow student nurses to gain greater mastery and confidence of skills prior to full-time employment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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