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Enregistrement W4411628988 · doi:10.36584/cjic.2020.002.03.74.81

La déviance positive : faire autrement pour améliorer l’hygiène des mains des infirmières

2020· article· fr· W4411628988 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Josiane Létourneau, Marie Alderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infection Control · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMains electricityMedicineArtPsychologyEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Les difficultés rencontrées pour améliorer les taux d'adhésion à l'hygiène des mains des infirmières suggèrent que de modifier ce comportement est une tâche complexe. Une approche novatrice - la déviance positive - propose de déterminer la présence d’individus plus performants afin de comprendre les facteurs qui pourraient expliquer cette meilleure performance. Le but de cette étude était d’explorer, sous l’angle de l’approche de la déviance positive, les facteurs qui influencent la pratique de l’hygiène des mains des infirmières en contexte hospitalier québécois. Méthode : Deux ethnographies focalisées ont été effectuées auprès de 21 infirmières sur une unité de médecine-chirurgie et une de soins palliatifs d’un centre hospitalier universitaire de Montréal. La collecte des données s’est déroulée en 2015, principalement lors de 18 entrevues individuelles et 14 périodes d’observation. Les données colligées ont été codées et regroupées sous des catégories. Résultats : Au niveau individuel, les participantes reconnaissent l’importance des connaissances sur le rôle de l’hygiène des mains dans la prévention des infections. Au niveau organisationnel, on constate une pratique collaborative à l’intérieur de chacune des équipes de soins. Au niveau environnemental, la disponibilité des distributeurs de solution hydro-alcoolique facilite la pratique de l’hygiène des mains. Au niveau socioculturel, les deux équipes travaillent ensemble vers un but commun, ce que nous avons nommé cohésion sociale, favorisée sur l’unité de médecine-chirurgie par le leadership de son infirmier-chef et sur l’unité des soins palliatifs par une pratique de soins empreinte d’humanisme. Discussion/Conclusion : Les connaissances découlant de cette étude permettent de comprendre qu’afin d’améliorer l’adhésion à l’hygiène des mains des infirmières, il serait préférable de cibler les équipes de soins qui performent le mieux afin d’y puiser des idées pour aider celles avec une moins bonne performance et d’élaborer des interventions qui intègrent des facteurs à plusieurs niveaux, non seulement au niveau individuel, mais aussi aux niveaux organisationnels, environnementaux et socioculturels. Background: Challenges encountered in improving nurses’ hand hygiene adherence rates suggest that changing this behavior is a complex task. An innovative approach-positive deviance-propose to identify better-performing individuals in order to understand the factors that could explain their better performance. The aim of this study was to investigate the factors influencing nurses’ hand hygiene practices at a Quebec hospital from the perspective of positive deviance. Method: Two focused ethnographies were conducted involving 21 nurses on one medical-surgery unit and one palliative care unit at a Montreal university hospital. Data was collected in 2015, primarily during 18 individual interviews and 14 observation periods. The collected data was coded and sorted into categories.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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