Validation d’une proposition de modules de formation numérique continue en prévention et contrôle des infections destinée aux infirmières dans un centre hospitalo-universitaire à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
La prévention et contrôle des infections (PCI) est un critère majeur pour qualifier la qualité de soins dans les services et contrôler les taux des infections nosocomiales. La formation continue demeure une des principales composantes de la prévention des infections. Malgré un intérêt pour la formation continue en PCI, des besoins à ce sujet ont été récemment exprimés par les professionnels de santé d’un établissement de santé. Cette étude qualitative descriptive a pour but de valider une proposition de modules de formation numérique continue en PCI destinées aux infirmières d’un établissement de santé à Montréal. Pour ce faire, trois entrevues de groupe ont été réalisées auprès de 8 participantes et une analyse thématique a été effectuée à partir de leurs verbatim. Quatre axes thématiques ont été dégagés, soit l’appréciation du plan de formation, les pistes d’amélioration du plan de formation, les retombées de la formation, ainsi que les barrières à la modification de la pratique clinique. Les résultats révèlent une appréciation du format numérique, de l’accessibilité et des stratégies d’enseignement choisies de la part des participantes. Des pistes d’amélioration ont également été formulées afin de bonifier le plan de formation initial.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».