Nurses' perceptions and attitudes towards new ADU technology and use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The introduction of a new technology in hospitals – Automated Dispensing Units (ADUs) –aims to contribute to more secure, safe, efficient and cost effective health services. Several studies highlight the beneficial effects of similar technologies as well as their cost-savings potential but there is little literature exploring nurses’ perceptions and attitudes towards technology acceptance and the impact on technology use in a healthcare unit. OBJECTIVE: This research aimed to explore nurses’ perceptions and attitudes towards current technology use on their units and towards the introduction of ADU technology and use with nursing staff in two different hospitals in South-East New-Brunswick, Canada. METHODS: Semi-structured interviews were realized with the collaboration of nursing staff from two hospitals which were in urban and rural settings, prior to the introduction of ADUs in hospital wards. RESULTS: Findings in this study highlight the fact that missing medications (i.e., doses not available in cart) are inherently related to the completion of nursing staff’s medication distribution routine. Missing doses cause delays in medication delivery which may increase the occurrence of medication errors. Participants described current technology use as an intricate part of their routine. The latter is mainly utilized for patient monitoring and information retrieval. Overall, interview data indicated that ADU technology introduction is positively perceived by nursing staff particularly if the technology reduces missing doses events. CONCLUSIONS: Findings in this study underscore important concerns expressed by nursing staff regarding ADU technology integration into the current medication process and its impact on time management. Pre-implementation training and technical support were identified as important factors in facilitating technology acceptance and proper technology use.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».