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Enregistrement W2962856378 · doi:10.1186/s13643-019-1097-2

How does feedback shared with interprofessional health care teams shape nursing performance improvement systems? A rapid realist review protocol

2019· article· en· W2962856378 sur OpenAlexafffund
Joachim Rapin, Joanie Pellet, Cédric Mabire, Sylvie Gendron, Carl‐Ardy Dubois

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésMedicineProtocol (science)NursingHealth careMedical educationAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nursing care quality varies between hospitals, and even between departments within the same institution. Suboptimal care can have deleterious consequences for patients such as lengthened hospital stay, nosocomial infection, pressure ulcers or death. Experts recommend the implementation of nursing performance improvement systems to assess team performance and monitor patient outcomes and efficiency savings. In practice, these systems are expected to include feedback processes directed towards nursing teams and interprofessional staff in order to facilitate adjustments and improve their performance. Unfortunately, feedback appears somewhat haphazard and, at times, overlooked. This could be explained by an ongoing absence of clear recommendations. As a result, feedback effects are inconclusive: some teams improve their practice, others do not. Although feedback has been conceptualised and studied from different theoretical perspectives, ongoing empirical inconsistencies remain unexplained. The goal of this rapid realist review protocol is to develop a theory that explains how feedback shared with interprofessional health care teams shape nursing performance improvement systems. METHOD: This study follows standard guidelines established for realist reviews. Mechanisms at work will be analysed using Actor-Network Theory. All scientific documents are selected from five databases, are published in both English and French between 2010 and 2018, and include empirical research, reviews and grey literature. First, selection of documents will proceed on the basis of titles and abstracts; followed by a second selection by reading the remaining full texts. Inclusion criteria and a data extraction form will be pilot tested with 40 articles prior to completion by two reviewers. Data will be summarised in the form of [context, mechanism, outcome] equations to theorise operational feedback. DISCUSSION: The innovative combination of Actor-Network Theory with a realist methodology holds promise for the identification of explanatory equations in complex systems and theory development. A rapid realist review is relevant to address an enduring knowledge gap which requires theory development. This preliminary study lays the groundwork for a pioneering theory on feedback in nursing performance improvement systems that will subsequently inform a multiple case study. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Prospero CRD42018110128.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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