MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1850852545 · doi:10.1080/07370010701836310

Developing a Preceptorship/Mentorship Model for Home Health Care Nurses

2008· article· en· W1850852545 sur OpenAlexfundno aff
Julie DeCicco

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Health Nursing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMentorshipPreceptorWorkloadNursingRemunerationHealth careMedicineMedical educationManagementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preceptorship and mentorship programs are used in the health care sector to educate nurses, enhance their leadership skills, and improve their quality of work life. Recognizing the importance of these initiatives, Saint Elizabeth Health Care sought funding to create an innovative model of preceptorship/mentorship that meets the unique needs of home health care nurses. The methods utilized included focus groups, key informant interviews, and a workflow analysis. Factors that influence preceptorship such as nursing workload, preceptor training and remuneration were examined to develop a new model that offers career enhancement and leadership opportunities for preceptors and mentors, and promotes a welcoming environment for preceptees. Reward and recognition programs were created for preceptors to acknowledge their leadership contribution at the front line. This study demonstrates how evidence and innovation were used to create a preceptorship/mentorship model to develop community nursing leaders of the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Community Health NursingMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207