Exploring Nurses' Perceptions of Collecting and Using HOBIC Measures to Guide Clinical Practice and Improve Care
Notice bibliographique
Résumé
Ontario's Health Outcomes for Better Information and Care (HOBIC) is designed to help organizations and nurses plan and evaluate care by comparing patient outcomes with historical data on similar cases. Yet, fewer than 15% of patients in a 2010 study were found to have complete admission and discharge data sets. This low utilization rate of HOBIC measures prompted the current qualitative study, in which nurses from three clinical settings in an academic teaching hospital were interviewed to gain their perceptions related to collecting and using HOBIC measures in practice. The objective was to identify factors that promote or impede the collection and use of HOBIC data in clinical practice to improve patient care and outcomes. Analysis of interview results produced four key themes related to (a) use of HOBIC measures to inform patient care, (b) collecting and documenting HOBIC measures, (c) HOBIC as an afterthought and "black hole" and (d) impediments to assessing and documenting HOBIC measures because of language barriers, patients' cognitive status and lack of time. Recommendations to improve uptake include developing, implementing and evaluating a communication and learning plan that promotes HOBIC's values and benefits, and determining how managers and administrators perceive utilization of HOBIC at the clinical unit and organizational levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».