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Enregistrement W2031936762 · doi:10.3138/cjhs.23.1-a1

Determinants of the implementation of a new practice in hormonal contraception by Quebec nurses

2014· article· en· W2031936762 sur OpenAlexaffvenueabout
Édith Guilbert, Jean Robitaille, Alexis C. Guilbert, Diane Morin

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingScale (ratio)Hormonal contraceptionFamily planningDiffusion of innovationsMedicinePsychologyFamily medicineMedical educationPopulationBusinessResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2007, a task-shifting strategy through which a nurse, in collaboration with a community pharmacist, could start a healthy woman on hormonal contraception without a medical consultation was implemented in the province of Quebec. The purpose of this study was to identify factors associated with the 1) implementation of this new practice by nurses, 2) delay of implementation and 3) intensity of the practice. A validated questionnaire based on Rogers' theory of the diffusion of innovation was sent by postal mail or internet to all nurses that had successfully completed training in hormonal contraception since 2007, were registered at the College of nurses of Quebec and currently worked as nurses. The questionnaire was completed by 745 nurses between November 2011 and March 2012 for a response rate of 26.6%. Results show that implementation of this new nursing practice was more successful when nurses had a high degree of cosmopoliteness, they perceived the new practice as simple, they worked in youth clinics and if health organizations where they worked were open to innovation, had low centralized decision-making and organizational slack. Various attributes of innovation, diffusion networks and characteristics of the organizations also explained intensity of the new practice. The findings suggest new avenues to simplify and scale up this strategy for use in other health organizations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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