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Enregistrement W2900466172 · doi:10.2196/11846

Nurses’ Perceptions of a Care Plan Information Technology Solution With Hundreds of Clinical Practice Guidelines in Adult Intensive Care Units: Survey Study

2018· article· en· W2900466172 sur OpenAlexvenueno aff
Azizeh Sowan, Meghan Leibas, Albert Tarriela, Charles C. Reed

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDocumentationNursingPerceptionIntensive careMedicineNursing care planPatient safetyIntensive care unitNursing carePsychologyHealth careComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The integration of clinical practice guidelines (CPGs) into the nursing care plan and documentation systems aims to translate evidence into practice, improve safety and quality of care, and standardize care processes. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate nurses' perceptions of the usability of a nursing care plan solution that includes 234 CPGs. METHODS: A total of 100 nurses from 4 adult intensive care units (ICUs) responded to a survey measuring nurses' perceptions of system usability. The survey included 37 rated items and 3 open-ended questions. RESULTS: Nurses' perceptions were favorable with more than 60.0% (60/100) in agreement on 12 features of the system and negative to moderate with 20.0% (20/100), to 59.0% (59/100) in agreement on 19 features. The majority of the nurses (80/100, 80.0% to 90/100, 90.0%) agreed on 4 missing safety features within the system. More than half of the nurses believed they would benefit from refresher classes on system use. Overall satisfaction with the system was just above average (54/100, 54.0%). Common positive themes from the narrative data were related to the system serving as a reminder for complete documentation and individualizing patient care. Common negative aspects were related to duplicate charting, difficulty locating CPGs, missing unit-specific CPGs, irrelevancy of information, and lack of perceived system value on patient outcomes. No relationship was found between years of system use or ICU experience and satisfaction with the system (P=.10 to P=.25). CONCLUSIONS: Care plan systems in ICUs should be easy to navigate; support efficient documentation; present relevant, unit-specific, and easy-to-find information; endorse interdisciplinary communication; and improve safety and quality of care.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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