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Enregistrement W4376850032 · doi:10.12927/cjnl.2023.27074

Utilizing an Informatics Engagement Strategy as an Approach to Sustain and Retain the Nursing Workforce

2023· article· en· W4376850032 sur OpenAlexaffvenueabout
Gillian Strudwick, Tania Tajirian, Jessica Kemp, Noelle Coombe, Uzma Haider, Satinder Kaur, Susan Murphy, Hwayeon Danielle Shin, Sara Ling, Damian Jankowicz

Notice bibliographique

RevueNursing leadership · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformaticsNursingHealth informaticsWorkforceDocumentationEmployee engagementNurse educationBurnoutMedicineMedical educationComputer sciencePublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to describe a nursing informatics engagement strategy at an academic teaching hospital in Canada aimed at sustaining and retaining the nursing workforce by (1) enhancing nursing engagement and leadership in informatics decision making; (2) improving nurses' experiences using the electronic health record (EHR) by creating a process of rapid handling of technology issues; (3) leveraging data about nurses' EHR system use to identify opportunities to further streamline documentation; and (4) enhancing and optimizing informatics education/training and communication strategies. The nursing informatics strategy aims to improve engagement among nursing staff, as well as decrease the burden of using the EHR as a way of addressing possible causes of burnout.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,549
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,055 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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