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Enregistrement W2986055497 · doi:10.18192/riss-ijhs.v9i1.3579

Expériences de préposées aux bénéficiaires sur l'utilisation d'un système informatisé de gestion des soins en résidences pour personnes âgéees

2019· article· en· W2986055497 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Antonia Arnaert, Norma Ponzoni, Zoumanan Debe, France Morisette

Notice bibliographique

RevueRevue interdisciplinaire des sciences de la santé - Interdisciplinary Journal of Health Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationWorkflowFocus groupAutonomyAsset (computer security)PsychologyNursingSociologyMedicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the increasing use of computerized care management systems in residences for older adults, there is very little evidence on the perceptions of caregivers regarding this technology, specifically the perceptions of orderlies. The purpose of this qualitative study is to explore the experiences of 17 orderlies vis-à-vis the use of the software “Soins Organisation Facilité Intérêt” (SOFI) in two senior residences in Quebec. Transcripts from four focus groups were analyzed using an inductive approach. All attendants agreed that the software was a positive asset that allowed them to better organize their tasks and documentation. In addition, they expressed the desire to use SOFI in their workflow to improve communication between themselves and with other professionals within the institution to participate in decision-making around quality of care. Finally, they insisted on the absolute necessity of having this technology be adapted to the working environment, both in its digital presentation and in its physical form, in order for it to be easy to access and use. The presence of software meeting the identified criteria enabled them to improve their performance through increased autonomy and their commitment to daily practice.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,375 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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