Sense of self-efficacy of nursing staffand their willingness to write prescriptionsand prescribe medicines
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A sense of self-efficacy plays a significant role in the work of nurses.It influences the motivation of this professional group to take on new tasks and expand their competences.This translates into patient satisfaction and impacts the functioning of the entire healthcare system.The aim of this study was to determine how the sense of self-efficacy of nursing staff affects their willingness to write prescriptions and prescribe medicines. Material and methods:The study was carried out between May and September 2021 in 19 primary healthcare facilities located in Kielce.Two facilities from each of the 13 districts of Świętokrzyskie Province were also drawn to participate in the study.The study was conducted among 188 nurses.The directors of the drawn establishments gave their written consent for the survey to be carried out at the respective primary health care facility.The list of all facilities in the Świętokrzyskie region was compiled based on data from the National Health Fund on entities that provide primary health care services.The research tools were an original survey questionnaire and the Generalised Self-Efficacy Scale (GSES).Results: Nurses with competences to issue prescriptions were characterised by higher scores of generalised selfefficacy.Based on the estimated logistic regression it can be concluded that the chance of willingness to prescribe medication is 10 times higher in nurses who are competent in relation to those who are not (OR = 9.934, 95% CI: 3.067-32.172,p < 0.001) and who have a higher sense of self-efficacy (OR = 3.559, 95% CI: 1.463-8.653,p = 0.005). Conclusions:The inclusion of the new competencies in nurses' career paths can help improve their sense of selfefficacy and contribute to their motivation to use their new powers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».