The Influence of a Wound Care Teleassistance Service on Nursing Practice: A Case Study in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although telehealth is a promising solution for healthcare professionals who work in remote and rural regions, the influence of specific telehealth applications on the nursing workforce remains unknown. This case study aimed to explore the potential influence of a teleassistance service in wound care (the acronym in French is TASP) on nursing practices and on nurse retention in peripheral areas. MATERIALS AND METHODS: We carried out an exploratory single case study based on 16 semistructured interviews with two promoters of TASP, five nursing managers, and nine nurses from three levels of expertise associated with this service. RESULTS: According to participants, the main positive influences of TASP were observed in quality of care, professional autonomy, professional development, and decrease of professional isolation. Participants mentioned increased workload associated with global patient data collection at first consultation as a negative effect of TASP. Finally, three possible effects of TASP on nurse retention were identified: none or minimal, imprecise, or mostly positive. CONCLUSIONS: This case study highlights the positive influence of TASP on several dimensions of nursing practice, in addition to its essential role in improving the quality of care. However, it is important to consider that the service cannot be considered as a solution to or replacement for the shortage of nurses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».