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Enregistrement W2102386024 · doi:10.1177/1527154406297799

Decision Making for Nurse Staffing: Canadian Perspectives

2006· article· en· W2102386024 sur OpenAlexaffabout
Linda M. Hall, Leah Pink, Michelle Lalonde, Gail Tomblin Murphy, Linda O’Brien‐Pallas, Heather K. Spence Laschinger, Ann E. Tourangeau, Jeanne Besner, Deborah Tregunno, Donna Thomson, Jessica Peterson, Lisa Seto, Jennifer Akeroyd

Notice bibliographique

RevuePolicy Politics & Nursing Practice · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensSt. Peter's HospitalYork UniversityUniversity of CalgaryAlberta Health ServicesWestern UniversityDalhousie UniversityUniversity of TorontoMinistry of Health and Long Term CareCanadian Foundation for Healthcare ImprovementCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingNursingBusinessPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of methods for determining nurse staffing is unknown. Despite a great deal of interest in Canada, efforts conducted to date indicate that there is a lack of consensus on nurse staffing decision-making processes. This study explored nurse staffing decision-making processes, supports in place for nurses, nursing workload being experienced, and perceptions of nursing care and outcomes in Canada. Substantial information was provided from participants about the nurse staffing decision-making methods currently employed in Canada including frameworks for nurse staffing, nurse-to-patient ratios, workload measurement systems, and "gut" instinct. A number of key themes emerged from the study that can form the basis for policy and practice changes related to determining appropriate workload for nursing in Canada. These include the use of (a) staffing principles and frameworks, (b) nursing workload measurement systems, (c) nurse-to-patient ratios, and (d) the need for uptake of evidence related to nurse staffing.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0250,019
Communication savante0,0160,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,457 · 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

Citations27
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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