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Enregistrement W7067437559

Learning and quality improvement : nursing in the pediatric intensive care unit

2017· article· en· W7067437559 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningQuality managementContext (archaeology)Quality (philosophy)Social learningUnit (ring theory)Pediatric nursingPediatric intensive care unit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining a high quality of care in a Pediatric Intensive Care Unit (PICU) is a constant challenge. Continual 24/7 staffing, ongoing staff turnover, and the constant introduction of new equipment and procedures in a highly technologically-dependent unit requires continuous learning to deliver and improve the quality of children’s care. While all staff consider continuous learning important to maintaining and improving care, learning as quality improvement is made most explicit when new nursing staff are hired and incorporated into the PICU. In this dissertation, I investigated the process of learning by individuals in the interactive social environment of the PICU to answer the following questions: How does learning occur among the newly hired nurses in the PICU? And, how does learning contribute to quality improvement? In this mixed method inquiry, I employed ethnography, Social Network Analysis and simple descriptive and inferential statistical methods to explore process of learning among the newly hired nurses in Western Canada Hospital. I found that learning among newly hired nurses happened through face to face interactions in the context of two main activities: Orientation sessions and their Preceptorship. The most significant learning for the newly hired nurses, however, happened during their Preceptorship. Learning in the Preceptorship was social and experiential as they moved from legitimate peripheral participation in the multi-disciplinary and complementary social environment of the PICU into full participation as members of the PICU Community of Practice (CoP). This learning required the transformation and development of their individual and collective identity, as their preceptors, fellow nurses, and other staff employed scaffolding to mentor them through their constantly evolving Zone of Proximal Development (ZPD). Social and experiential learning activities became the basis for continuous quality improvement (CQI). I conclude that, in the PICU, quality improvement is the tangible manifestation and product of social and experiential learning. Rather than a sequence of corrective actions, in its most effective form, quality of care is improved through scaffolded ongoing learning activities in the authentic setting of a CoP. I recommend the unit to adopt a “learning together” sociocultural approach with scaffolding as key component for successful learning and CQI.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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