Determinants of Primary Care Nurses’ Intention to Adopt an Electronic Health Record in Their Clinical Practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A provincial electronic health record is being developed in the Province of Quebec (and in all other provinces in Canada), and authorities hope that it will enable a safer and more efficient healthcare system for citizens. However, the expected benefits can occur only if healthcare professionals, including nurses, adopt this technology. Although attention to the use of the electronic health record by nurses is growing, better understanding of nurses' intention to use an electronic health record is needed and could help managers to better plan its implementation. This study examined the factors that influence primary care nurses' intention to adopt the provincial electronic health record, since intention influences electronic health record use and implementation success. Using a modified version of Ajzen's Theory of Planned Theory of Planned Behavior, a questionnaire was developed and pretested. Questionnaires were distributed to 199 primary care nurses. Multiple hierarchical regression indicated that the Theory of Planned Behavior variables explained 58% of the variance in nurses' intention to adopt an electronic health record. The strong intention to adopt the electronic health record is mainly determined by perceived behavioral control, normative beliefs, and attitudes. The implications of the study are that healthcare managers could facilitate adoption of an electronic health record by strengthening nurses' intention to adopt the electronic health record, which in turn can be influenced through interventions oriented toward the belief that using an electronic health record will improve the quality of patient care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle