A Proposed Framework of Reference for the Evaluation of Nursing Information Systems
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE To develop, implement, and evaluate a clinical knowledgeñbased nursing information system (NIS) to assist nurses working in the field of geriatrics. METHODS Using a model familiar to information systems analysis, the author proposes a model in six dimensions (the quality of the system, the quality of the information, uses for the information, user satisfaction, individual impact, and organizational impact) to measure information system success. A Delphi survey was used to identify indicators to evaluate the success of a NIS. Sixty indicators were submitted to 24 nurses working in different clinical settings from various areas of the province of Quebec. The participants were asked to give their opinion on the pertinence and the clarity of definition of the submitted indicators. To be considered, an indicator had to obtain the group's consensus (85%) regarding its pertinence and the clarity of its wording. FINDINGS The Delphi Group reached consensus on 50 indicators divided amongst the six dimensions. The choice of various indicators to evaluate an NIS will depend on its very nature and on the concerns for assessment. The results of this work led us to propose a framework of reference for the evaluation of nursing information systems. The chosen indicators constitute a set that can be used to evaluate the success of other NISs. CONCLUSIONS Future research is needed to identify the best methods to assess the chosen indicators and clarify the definition of those indicators that have been judged pertinent but are not clearly stated.
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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 | 0,158 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,023 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».