Evaluating Nursing Administration Instruments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and evaluate available measures that can be used to examine the effects of management innovations in five important areas: autonomy, conflict, job satisfaction, leadership, and organizational climate. BACKGROUND: Management interventions target the context in which care is delivered and through which evidence for practice diffuses. These innovations need to be evaluated for their effects on desired outcomes. However, busy nurses may not have the time to locate, evaluate, and select instruments to measure expected nursing administration outcomes without research-based guidance. Multiple and complex important contextual variables need psychometrically sound and easy-to-use measurement instruments identified for use in both practice and research. METHOD: An expert focus group consensus methodology was used in this evaluation research to review available instruments in the five areas and evaluate which of these instruments are psychometrically sound and easy to use in the practice setting. RESULTS: The result is a portfolio of measures, clustered by concept and displayed on a spreadsheet. Retrieval information is provided. The portfolio includes the expert consensus judgment as well as useful descriptive information. CONCLUSIONS: The research reported here identifies psychometrically sound and easy-to-use instruments for measuring five key variables to be included in a portfolio. The results of this study can be used as a beginning for saving time in instrument selection and as an aid for determining the best instrument for measuring outcomes from a clinical or management intervention.
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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 | 0,130 | 0,345 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».