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Enregistrement W3163049528 · doi:10.1080/13561820.2021.1890006

The role of gender, profession and informational role self-efficacy in physician–nurse knowledge sharing and decision-making

2021· article· en· W3163049528 sur OpenAlexafffund
François Durand, Ivy Lynn Bourgeault, Robin Lewis Hebert, Marie‐Josée Fleury

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésConstruct (python library)Self-efficacyAffect (linguistics)MediationPsychologyHealth careNursingSample (material)MedicineSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While gender and professional status influence how decisions are made, the role played by health care professionals' informational role self-efficacy appears as a central construct fostering participation in decision-making. The goal of this study is to contribute to a better understanding of how gender and profession affect the role of self-efficacy in sharing expertise and decision-making. Validated questionnaires were answered by a cross-sectional sample of 108 physicians and nurses working in mental health care teams. A moderated mediation analysis was performed. Results reveal that the impact of sharing knowledge on informational role self-efficacy is negative for nurses. Being a nurse negatively affects the relation between informational role self-efficacy and participating in decision-making. Informational role self-efficacy is also a strong positive predictor of participation in decision-making for male physicians but less so for female physicians.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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