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Enregistrement W4313326195 · doi:10.5430/jnep.v13n4p29

The feasibility of the story as a quality instrument as a narrative quality improvement method

2022· article· en· W4313326195 sur OpenAlexvenueno aff
Elke van Delft, Aukelien Scheffelaar, Meriam Janssen, Katrien Luijkx

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterviewNarrativePortraitPsychologyFidelityProtocol (science)InsiderQuality (philosophy)NursingMedical educationMedicineSociologyComputer scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Stories from older adults give insight into their personal lives and in the care they receive. The story as a quality instrument is a narrative quality improvement method with which care professionals can interview older adults about how care is experienced. Each performed interview will be translated into a portrait containing the core themes of the shared story. The objective of this study was to assess the feasibility of and experiences with the story as a quality instrument amongst care professionals and older adults receiving long-term care.Methods: Five care locations providing nursing home care and one providing home care participated in the current study. In total 19 trained care professionals performed interviews with 52 older adults. Both the performed interviews and written portraits were scored according to preset criteria to establish the compliance to the predetermined protocol. Next to that, experiences from care professionals as insider researchers and respondents were gathered.Results: Overall the fidelity for performing the interview was good. In 90% of cases interviewers posed one inviting open question. Following, interviewers used proposed interviewing techniques such as asking in depth questions, asking for an example or summarizing what has been said. In 20 of the interviews, the respondents input accounted for over 80% of the total number of words, and in 27 interviews the respondents’ input accounted for 60%-80%. Fidelity with the protocol for drawing up portraits was sufficient in most cases. In 66% the portrait contained all important themes and in 32% the majority of important themes. One portrait missed a significant proportion of themes mentioned during the interview. The experiences from care professionals consist of successes, challenges, added value and prerequisites.Conclusions: Care professionals were mostly capable of following the method according to protocol after being trained. The method is believed to be a promising innovation because care professionals play a key role in gathering and using stories to improve quality of care. The outcomes can be used by care professionals to learn and improve within their care location according to the quality framework for nursing home care.

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)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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