Nurses’ Experience Regarding Barriers to Providing Internet Plus Continuous Nursing: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The novel medical model of "Internet Plus continuous nursing" has received much attention under the dual background of aging and digitalization in China. However, there is a scarcity of studies that report on the potential barriers and challenges associated with the implementation of this practice. Objective: This study aimed to investigate and understand nurses' experience regarding barriers to providing Internet Plus continuous nursing. Methods: A sequential mixed methods design was adopted. In the first phase, a self-made questionnaire was used to quantify the barriers and challenges into 3 domains: management, relational, and information continuity. In the second phase, nurses who participated in the Internet Plus continuous nursing program were invited to attend semistructured interviews to further explore, explain, and understand the complexities behind these data, obtaining more detailed information on participants' experiences, perspectives, and meanings. Results: A total of 4638 participants from 312 hospitals were selected for the final analysis; the adjusted mean score of the survey was 3.49 (SD 0.83). Among the 3 domains, management continuity had the lowest score (mean 3.32, SD 0.97), followed by relational continuity (mean 3.44, SD 0.9) and information continuity (mean 3.62, SD 0.92). The results of the multivariable analysis showed that age, education level, and a greater number of working years were predictors of continuity for Internet Plus continuous nursing (P<.001). Following the qualitive study, 8 subthemes emerged from 72 initial codes and were grouped into 3 themes: organizational changes, practice changes, and future directions. Conclusions: This mixed methods study revealed that Chinese nurses may have differential challenges when providing Internet Plus continuous nursing, particularly in management continuity. To better benefit patients and improve health care delivery, health care organizations and policymakers should implement strategies to improve interdisciplinary relationships, establish and perfect organizational management, and enhance communication.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».