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Enregistrement W2981492866 · doi:10.1097/nna.0000000000000810

The Role of Nurse Managers in the Adoption of Health Information Technology

2019· article· en· W2981492866 sur OpenAlexaffabout
Gillian Strudwick, Richard Booth, Ragnhildur I. Bjarnadóttir, Sarah Collins Rossetti, Madison Friesen, Lydia Sequeira, Mikayla Munnery, Rani Srivastava

Notice bibliographique

RevueJONA The Journal of Nursing Administration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensToronto Public HealthCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingQualitative researchHealth careVariety (cybernetics)FacilitationFocus groupPsychologyMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aims to investigate the role of nurse managers in supporting point-of-care nurses' health information technology (IT) use and identify strategies employed by nurse managers to improve adoption, while also gathering point-of-care nurses' perceptions of these strategies. BACKGROUND: Nurse managers are essential in facilitating point-of-care nurses' use of health IT; however, the underlying phenomenon for this facilitation remains unreported. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted with 10 nurse managers and 14 point-of-care nurses recruited from a mental health hospital environment in Ontario, Canada. Inductive and deductive content analyses were used to analyze the semistructured interviews. RESULTS: Nurse managers adopt the role of advocate, educator, and connector, using the following strategies: communicating system updates, demonstrating use of health IT, linking staff to resources, facilitating education, and providing IT oversight. CONCLUSIONS: Nurse managers use a variety of strategies to support nurses' use of health IT. Future research should focus on the effectiveness of these strategies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,387 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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