MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2021452346 · doi:10.1258/135581905774424474

Attitudes and perceptions of registered nurses during and shortly after acute care restructuring in Newfoundland and Labrador

2005· article· en· W2021452346 sur OpenAlexaffabout
Christine Way, Deborah M. Gregory, Norma Baker, Sandra LeFort, Brendan J. Barrett, Patrick S. Parfrey

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringPerceptionNursingAcute careHealth careQuality (philosophy)MedicinePsychologyFamily medicineBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To monitor changes in registered nurses' perceptions of the impact of seven years of health care restructuring in Newfoundland and Labrador (NL) and to measure the attitudinal and behavioural reactions over four years comparing the St John's region, where hospital aggregation occurred, to other regions of the province. METHODS: Data were collected on acute care nurses' personal characteristics and perceptions of the importance of reform and its impact on workplace conditions and health care quality in 1995, 1999, 2000 and 2002. Nurses' attitudes and intentions were monitored across three time periods (i.e. 1999, 2000 and 2002). RESULTS: Perceived workplace conditions and health care quality, as well as attitudes and behaviours were generally negative. However, there was some improvement over time. The temporal sequence of scores suggests that restructuring had an adverse impact on nurses' attitudes. Few significant regional differences were observed. CONCLUSIONS: Although health services restructuring had an adverse impact on nurses' attitudes, aggregation of hospitals in St John's region was achieved without further deterioration. Provincial wide initiatives are needed to promote more positive work environments and increase the organizational effectiveness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,466 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Health Services Research & PolicyMême sujetGlobal Health Workforce IssuesTravaux en français237 207