Predictors of Nurses??? Acceptance of an Intravenous Catheter Safety Device
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important to determine the factors that predict whether nurses accept and use a new intravenous (IV) safety device because there are approximately 800,000 needlesticks per year with the risk of contracting a life-threatening bloodborne disease such as HIV or hepatitis C. OBJECTIVES: To determine the predictors of nurses' acceptance of the Protectiv Plus IV catheter safety needle device at a teaching hospital in Texas. METHOD: A one-time cross-sectional survey of nurses (N = 742) was conducted using a 34-item questionnaire. A framework was developed identifying organizational and individual predictors of acceptance. The three principal dimensions of acceptance were (a) satisfaction with the device, (b) extent to which the device is always used, and (c) nurse recommendations over other safety devices. Measurements included developing summary subscales for the variables of safety climate and acceptance. Descriptive statistics and multiple linear and logistic regression models were computed. RESULTS: The findings showed widespread acceptance of the device. Nurses who had adequate training and a positive institutional safety climate were more accepting (p <or=.001). Also, nurses who worked at the hospital a shorter period were more likely to be accepting of the device (p <or=.001). Nurses who felt that the safety climate was positive and who had used the device for at least 6 months were more likely to use the device (p
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».