MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2985271290 · doi:10.1097/hcm.0000000000000280

Operating Room Culture and Interprofessional Relations

2019· article· en· W2985271290 sur OpenAlexaffabout
Karine Laflamme, Annette Leibing, Mélanie Lavoie‐Tremblay

Notice bibliographique

RevueThe Health Care Manager · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisContext (archaeology)Psychological interventionNursingPersonalityEthnographyPsychologyMedicineMedical educationQualitative researchSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to describe interprofessional relations in order to better understand their impact on nurse retention, while considering the operating room culture and its specific context. A focused ethnography was performed between September and October 2017 at a university hospital in an urban center in the province of Quebec, Canada. This was a secondary analysis of 11 nurses' semistructured one-on-one interviews. Additional data were collected through 6 days of observations, informal conversations, field notes, and a journal. A thematic analysis followed. Interprofessional relations and the need for recognition are important for nurse retention. In addition, a nurse's personality appears to be an important aspect in the complex and specific context of the operating room. Nurse retention in the operating room is multifactoral, and like the need for recognition, interprofessional relations are important issues. Interventions to improve working relationships, recognition of nurses, and consideration of a nurse's personality during hiring appear to be promising avenues for improving retention in the operating room.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Health Care ManagerMême sujetHospital Admissions and OutcomesTravaux en français237 207