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Enregistrement W3163680258 · doi:10.5430/jnep.v11n9p29

Design and development of the home healthcare worker observation tool

2021· article· en· W3163680258 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Bien, Kermit G. Davis, Tamara F. Small, Susan Reutman, Gordon Lee Gillespie

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and Health
Mots-clésContent validityUsabilityInternal consistencyReliability (semiconductor)Scale (ratio)Consistency (knowledge bases)Health carePsychologyComputer scienceApplied psychologyPsychometricsClinical psychologyGeographyHuman–computer interactionArtificial intelligenceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The rapidly growing number of home healthcare workers (HHCW) are exposed to unique occupational hazards within each patient home. This article describes the development of an observation tool to document occupational hazards HHCWs encounter. Methods: Tool development followed three steps: determining content domain, content validity, and inter-rater agreement. Results: Expert feedback guided the revision of content domain to 636 items. Scale level content validity index (S-CVI) was 0.90. Inter-rater agreement tests resulted in percent agreement and accuracy mean of 89.5% and frequency variables resulted in standard deviations from 0 to 8.62. Conclusions: The observation tool encompasses the diverse range of occupational hazards HHCWs encounter; inter-rater percent agreement and overall accuracy scores were acceptable. Future pilot testing of this tool among broader raters and populations is recommended to characterize its usability, internal consistency, and reliability to assess HHCW occupational hazards.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,406
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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