Empirical Study of Nova Scotia Nurses’ Adoption of Healthcare Information Systems: Implications for Management and Policy-Making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper used the Theory of Planned Behavior (TPB), which was extended, to investigate nurses' adoption of healthcare information systems (HIS) in Nova Scotia, Canada. METHODS: Data was collected from 197 nurses in a survey and data analysis was carried out using the partial least squares (PLS) technique. RESULTS: In contrast to findings in prior studies that used TPB to investigate clinicians' adoption of technologies in Canada and elsewhere, this study found no statistical significance for the relationships between attitude and subjective norm in relation to nurses' intention to use HIS. Rather, facilitating organizational conditions was the only TPB variable that explained sampled nurses' intention to use HIS at work. In particular, effects of computer habit and computer anxiety among older nurses were signified. CONCLUSION: To encourage nurses' adoption of HIS, healthcare administrators need to pay attention to facilitating organization conditions at work. Enhancing computer knowledge or competence is important for acceptance. Information presented in the study can be used by administrators of healthcare facilities in the research location and comparable parts of the world to further improve HIS adoption among nurses. The management of nursing professionals, especially in certain contexts (eg, prevalence of older nursing professionals), can make use of this study's insights.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».