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Enregistrement W2903005167

Développement et validation d'une mesure de perception de compétence infirmière en soins palliatifs

2011· article· fr· W2903005167 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-François Desbıens

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Canada, l'accès aux soins palliatifs spécialisés est limité et les décès surviennent dans différents milieux de soins. Toutes les infirmières devraient posséder un minimum de compétence en soins palliatifs. La perception de compétence est un construit d'ordre cognitif qui favorise le développement de la compétence. Il est déplorable de constater que le peu d'instruments de mesure de la perception de compétence disponibles possèdent des limites de validité et de fidélité. Le but de cette recherche est de contribuer au développement d'une mesure de perception de la compétence infirmière en soins palliatifs (PCISP) et d'en évaluer les qualités psychométriques. La démarche propose trois étapes. La première étape vise à démontrer, à partir d'une analyse théorique des écrits, comment la théorie sociale cognitive de Bandura et le construit de perception de compétence peuvent être utilisés comme théorie partagée dans un contexte de soins infirmiers palliatifs. Une nouvelle théorie à spectre modéré fondée sur le modèle d'Orem est proposée. La seconde étape consiste à préciser les dimensions du construit à partir des écrits et à générer une première banque d'énoncés à l'aide d'experts en soins palliatifs. Elle vise également à contribuer au processus de validation de contenu à partir d'entrevues qualitatives et du calcul d'indice de validité de contenu et à pré-expérimenter la formulation des énoncés auprès d'infirmières. La version initiale du PCISP propose, à cette étape, 10 dimensions et 50 énoncés. La troisième étape vise à tester les qualités psychométriques du PCISP. L'échantillon est constitué de 615 infirmières qui prodiguent des soins palliatifs dans le cadre de leur pratique. L'analyse des énoncés avec la théorie des réponses aux items révèle une capacité de discrimination adéquate. La fonction d'information indique un niveau élevé de fidélité pour le PCISP. Un modèle à 8 facteurs présente des indices d'ajustement aux données adéquats (CFI = 0,951; RMSEA = 0,084; WRMR = 0,470) et une structure interne cohérente. Le PCISP inclut maintenant 8 facteurs et 34 énoncés. Quoique le processus de validation doive se poursuivre, le PCISP présente des qualités psychométriques satisfaisantes et peut être utilisé auprès d'infirmières qui prodiguent des soins palliatifs dans le cadre de leur travail.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,277 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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