Measuring the context of care in an Australian acute care hospital: a nurse survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study set out to achieve three objectives: to test the application of a context assessment tool in an acute hospital in South Australia; to use the tool to compare context in wards that had undergone an evidence implementation process with control wards; and finally to test for relationships between demographic variables (in particular experience) of nurses being studied (n = 422) with the dimensions of context. METHODS: The Alberta Context Tool (ACT) was administered to all nursing staff on six control and six intervention wards. A total of 217 (62%) were returned (67% from the intervention wards and 56% from control wards). Data were analysed using Stata (v9). The effect of the intervention was analysed using nested (hierarchical) analysis of variance; relationships between nurses' experience and context was examined using canonical correlation analysis. RESULTS: Results confirmed the adaptation and fit of the ACT to one acute care setting in South Australia. There was no difference in context scores between control and intervention wards. However, the tool identified significant variation between wards in many of the dimensions of context. Though significant, the relationship between nurses' experience and context was weak, suggesting that at the level of the individual nurse, few factors are related to context. CONCLUSIONS: Variables operating at the level of the individual showed little relationship with context. However, the study indicated that some dimensions of context (e.g., leadership, culture) vary at the ward level, whereas others (e.g., structural and electronic resources) do not. The ACT also raised a number of interesting speculative hypotheses around the relationship between a measure of context and the capability and capacity of staff to influence it.We propose that context be considered to be dependent on ward- and hospital-level factors. Additionally, questions need to be considered about the unit of measurement of context in studies of knowledge implementation--is individual (micro), ward (meso) or hospital-level (macro) data most appropriate? The preliminary results also raise questions about how best to utilise this instrument in knowledge translation research.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».