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Enregistrement W4293105775 · doi:10.1186/s13643-022-02026-y

How does nursing-sensitive indicator feedback with nursing or interprofessional teams work and shape nursing performance improvement systems? A rapid realist review

2022· review· en· W4293105775 sur OpenAlexafffund
Joachim Rapin, Joanie Pellet, Cédric Mabire, Sylvie Gendron, Carl‐Ardy Dubois

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésMedicineAgency (philosophy)NursingWork (physics)Action (physics)Nursing researchGenerative grammarComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Care quality varies between organizations and even units within an organization. Inadequate care can have harmful financial and social consequences, e.g. nosocomial infection, lengthened hospital stays or death. Experts recommend the implementation of nursing performance improvement systems to assess team performance and monitor patient outcomes as well as service efficiency. In practice, these systems provide nursing or interprofessional teams with nursing-sensitive indicator feedback. Feedback is essential since it commits teams to improve their practice, although it appears somewhat haphazard and, at times, overlooked. Research findings suggest that contextual dynamics, initial system performance and feedback modes interact in unknown ways. This rapid review aims to produce a theorization to explain what works in which contexts, and how feedback to nursing or interprofessional teams shape nursing performance improvement systems. METHODS: Based on theory-driven realist methodology, with reference to an innovative combination of Actor-Network Theory and Critical Realist philosophy principles, this realist rapid review entailed an iterative procedure: 8766 documents in French and English, published between 2010 and 2018, were identified via 5 databases, and 23 were selected and analysed. Two expert panels (scientific and clinical) were consulted to improve the synthesis and systemic modelling of an original feedback theorization. RESULTS: We identified three hypotheses, subdivided into twelve generative configurations to explain how feedback mobilizes nursing or interprofessional teams. Empirically founded and actionable, these propositions are supported by expert panels. Each configuration specifies contextualized mechanisms that explain feedback and team outcomes. Socially mediated mechanisms are particularly generative of action and agency. CONCLUSIONS: This rapid realist review provides an informative theoretical proposition to embrace the complexity of nursing-sensitive indicator feedback with nursing or interdisciplinary teams. Building on general explanations previously observed, this review provides insight into a deep explanation of feedback mechanisms. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Prospero CRD42018110128 .

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,360
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,212 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission2
Résumé présentoui

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