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Enregistrement W4224311552 · doi:10.2196/35363

Nurses’ Perspectives on an Electronic Medication Administration Record in Home Health Care: Qualitative Interview Study

2022· article· en· W4224311552 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Karnehed, Lena‐Karin Erlandsson, Margaretha Norell Pejner

Notice bibliographique

RevueJMIR Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthNursingFocus groupQualitative researchGrounded theoryHealth careTransparency (behavior)MedicineQualitative propertyPsychologyBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: eHealth is considered by policy makers as a prerequisite for meeting the demands of health care from the growing proportion of older people worldwide. The expectation about what the efficiency of eHealth can bring is particularly high in the municipal home health care sector, which is facing pressure regarding resources because of, for example, earlier discharges from hospitals and a growing number of patients receiving medications and treatments at home. Common eHealth services in home health care are electronic medication administration records (eMARs) that aim to communicate delegated tasks between professionals. However, there is an extensive gap in the research on how technology affects and is experienced by home health care professionals. OBJECTIVE: The objective of this paper is to shed light on how home care nurses experience eMARs in a Swedish municipality. METHODS: This qualitative interview study was conducted among home health care nurses using eMARs to facilitate communication and signing of delegated nursing tasks. The analysis of the interviews was performed using constructivist grounded theory, according to Charmaz. RESULTS: Of the 19 day-employed nurses in the municipality where an eMAR was used, 16 (84%) nurses participated in the study. The following two categories were identified from the focus group interviews: nurses become monitors and slip away from the point of care. The nurses experienced that they became monitors of health care through the increased transparency provided by the eMAR and the measurands they also applied, focusing on the quantitative aspects of the delegated nursing tasks rather than the qualitative aspects. The nurses experienced that their monitoring changed the power relations between the professions, reinforcing the nurses' superior position. The experience of the eMAR was regarded as transitioning the nurses' professional role-away from the point of care and toward more administration-and further strengthened the way of managing work through delegation to health care assistants. CONCLUSIONS: Previous analyses of eHealth services in health care showed that implementation is a complex process that changes health care organizations and the work of health care professionals in both intended and unintended ways. This study adds to the literature by examining how users of a specific eHealth service experience its impacts on their daily work. The results indicate that the inscribed functions in an eHealth service may affect the values and priorities where the service is in use. This presents an opportunity for future research and for health care organizations to assess the impacts of specific eHealth services on health care professionals' work and to further examine the effects of inscribed functions in relation to how they may affect actions and priorities at individual and organizational levels.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,474 · 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'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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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