MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176361405 · doi:10.22605/rrh6558

Quality of work life of paramedics practicing community paramedicine in northern Ontario, Canada: a mixed-methods sequential explanatory study

2021· article· en· W3176361405 sur OpenAlexaffabout
Behdin Nowrouzi‐Kia, Jordan B Nixon, Stephen D. Ritchie, Elizabeth Wenghofer, David VanderBurgh, Jill E. Sherman

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead UniversityMcMaster UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingPromotion (chess)Medical educationMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This article aimed to evaluate pilot community paramedicine (CP) programs in northern Ontario from the perspectives of paramedics to gain program recommendations related to both rural and urban settings. METHODS: An online questionnaire was created and distributed to 879 paramedics with and without CP experience employed at eight emergency medical services providers in northern Ontario. An explanatory sequential design was used to analyze and synthesize the results from the quantitative survey items and the open-ended responses. RESULTS: Seventy-five (40.5%) respondents participated in a CP program, and the majority of 75 paramedics who indicated they participated in CP (n=41, 54.4%) were from rural areas. CP was generally well received by both paramedics currently practicing CP and those who were not practicing CP. The majority (86.3%) of paramedics stated paramedics should be practicing CP in the future. Paramedics identified developing professional relationships and improving health promotion as positive aspects of CP. Areas for CP program improvement included better organization and scheduling, improved training and a need for better patient tracking software. CONCLUSION: Engaging and consulting paramedics in the ongoing process of CP development and implementation is important to ensure they feel valued and are part of the change process.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRural and Remote HealthMême sujetEmergency and Acute Care StudiesTravaux en français237 207