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Enregistrement W2883885332 · doi:10.1097/jom.0000000000001402

Process Evaluation of a Digital Platform-Based Implementation Strategy Aimed at Work Stress Prevention in a Health Care Organization

2018· article· en· W2883885332 sur OpenAlexfundno aff
Bo M. Havermans, Cécile R. L. Boot, Evelien Brouwers, I.L.D. Houtman, Johannes R. Anema, Allard J. van der Beek

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituut GakInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du TravailVrije Universiteit AmsterdamZonMwPfizer
Mots-clésContext (archaeology)RestructuringProcess managementSoftware deploymentWork (physics)Process (computing)Economic shortageBusinessMental healthManagement strategyOperations managementMedicineNursingKnowledge managementComputer scienceEngineeringGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective was to evaluate the process and feasibility of a digital platform-based implementation strategy aimed at work stress prevention. METHODS: The process evaluation was performed alongside a controlled trial within a health care organization, in the experimental group (N = 221). Mental models, context, and barriers and facilitators were measured. In addition, dose delivered, reach, and dose received were assessed. RESULTS: Employees reported relatively high readiness for change. Personnel shortage and a recent restructuring of the organization hindered use of the strategy. Low management support and high turnover stagnated strategy deployment. Dose delivered was 13/15, reach was 11/15, and dose received was 5/15. CONCLUSIONS: Strategy implementation was moderately successful, as sustained strategy use by the teams appeared to be a challenge. The strategy can be feasible with sufficient management support and resources.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,390 · 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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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