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Enregistrement W3199518922 · doi:10.1136/bmjopen-2021-052634

Influence of organisational attributes on registered nurse contributions to well-child care: a scoping review protocol

2021· review· en· W3199518922 sur OpenAlexaff
Suzanne Braithwaite, Julia Lukewich, Danielle Macdonald, Joan Tranmer

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandLoyalist CollegeQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProtocol (science)NursingHealth services researchPublic healthAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Universal access to preventative healthcare is essential to children's health. Registered nurses (RN) are well positioned to deliver well-child care within primary care settings; however, RN role implementation varies widely in this sector and the scope of literature that examines the influence of organisational attributes on nursing contributions to well-child care is not well understood. The aim of this scoping review is to identify the scope and characteristics of the literature related to organisational attributes that act as barriers to, or facilitators for RN delivery of well-child care within the context of primary care in high-income countries. METHODS AND ANALYSIS: The Joanna Briggs Institute scoping review methodology will be used to conduct this review. Databases that will be accessed include Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), MEDLINE and Embase. Inclusion criteria includes articles with a focus on RNs who deliver well-child care in primary care settings. Literature that meets this inclusion criteria will be included in the study. Covidence software platform will be used to review citations and full-text articles. Titles, abstracts and full-text articles will be reviewed independently by two reviewers. Any disagreements that arise between the reviewers will be resolved through discussion, or with an additional reviewer. Data will be extracted and organised according to the dimensions outlined in the nursing care organisation conceptual framework (NCOF). Principles of the 'best fit' framework synthesis will guide the data analysis approach and the NCOF will act as the framework for data coding and analysis. ETHICS AND DISSEMINATION: This scoping review will undertake a secondary analysis of data already published and does not require ethical approval. Findings will be disseminated via peer-reviewed publications and conference presentations targeting stakeholders involved in nursing practice and the delivery of well-child care. TRIAL REGISTRATION DETAILS: Braithwaite, S., Tranmer, J., Lukewich, J., & Macdonald, D. (2021, March 31). Protocol for a Scoping Review of the Influence of Organisational Attributes on Registered Nurse Contributions to Well-child Care. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/UZYX5.

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,013
Bibliométrie0,0230,017
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,012

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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