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Enregistrement W4401954633 · doi:10.1177/08404704241259929

Co-development of a national, bilingual, post-licensure accredited educational program for registered nurses in primary care: A knowledge-to-action exemplar

2024· article· en· W4401954633 sur OpenAlexafffund
Marie-Ève Poitras, Julia Lukewich, Treena Klassen, Mireille Guérin, Dana Ryan, A. Langlois, Suzanne Braithwaite, Deanne Curnew, Crystal Vaughan, Monica McGraw, Robin Devey-Burry, Marie-Dominique Poirier, Toni Leamon, Sheila Epp, Donna Bulman

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensKelowna General HospitalUniversity of British ColumbiaCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanTrent UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusMemorial University of NewfoundlandMedicine Hat CollegeUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesEmployment and Social Development Canada
Mots-clésLicensureWorkforceAccreditationProfessional developmentLeverage (statistics)Health careWorkforce developmentExperiential learningNursingBusinessMedical educationKnowledge managementMedicinePsychologyPolitical sciencePedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Registered nurses' practice in primary care varies and is sometimes sub-optimal. To fill the gap in primary care-specific knowledge, we co-constructed a national educational program to reinforce the nursing workforce. We based our project on the knowledge-to-action approach. Many lessons were learned during the development phase: (1) The experiential knowledge of patient partners and stakeholders allows an education program based on real needs; (2) The development of a national education program requires high-intensity investment from all involved persons; (3) An in-person meeting at the beginning of the project enables robust discussions and optimal co-creation; and (4) In a country where two official languages are spoken, it's essential to create a safe environment and a translation infrastructure that allows everyone to express themselves in the language of their choice. Finally, other initiatives in healthcare education or professional practice improvement could leverage our findings to realize national-scale projects using knowledge creation approaches.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,424 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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