Optimizing Midwives’ Uptake of a Provincial Perinatal Data System: Lines of Thinking
Notice bibliographique
Résumé
In Quebec, the perinatal data available is fragmentary, comes from a number of different databases that are not well integrated, and offers little information regarding the quality of care and services provided by midwives. In 2012, the Ministry of Health and Social Services (MSSS) asked midwives to contribute to the information system on users of local community services centers (I-CLSC). The I-CLSC system is, above all, an administrative monitoring tool; however, it makes it possible to document certain aspects of midwifery practice. Using literature from the fields of knowledge transfer and modification of clinical practices, this article aims to explore under which conditions and to what extent the I-CLSC system could help document midwifery practice. Given the context and the nature of the I-CLSC tool, the success of its uptake by midwives involves the simultaneous reinforcement of its acceptance by midwives, and the provision of support while they use it, so that the data collected is reliable and solid. Training and feedback activities constitute promising avenues in terms of attaining these goals. Literature suggests that, without adequate support, there is a high risk that data fed into the I-CLSC system by midwives will be unreliable. If that is the case, the individual time and effort invested in this system by midwives are unlikely to be cost-effective for either the midwives themselves or midwifery in general.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».