MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7115882304 · doi:10.28984/cnpj.v5i2.497

Online Workload Measurement Index for NPs: Study of Acceptability

2025· article· W7115882304 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueCanadian Nurse Practitioner Journal · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadCoding (social sciences)Health careMeasure (data warehouse)Primary careQualitative researchData collectionWork (physics)Usability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To examine the acceptability of using a workload measurement tool for nurse practitioners (NPs). Background: There are important pressures in healthcare systems in Canada and internationally to increase the number of patients seen by healthcare providers in primary care, including NPs, as a strategy to increase care access. NPs work in various primary care settings, and with diverse patient populations. Previous research has found that patient, NP and organizational factors influence NP workload, with NPs utilizing both clinical and non-clinical activities to address patient care needs. However, we have a limited understanding of the factors that influence the acceptability and adequacy of measuring NP workload. Implementing an online NP workload measure in community-based primary care is complex. Methods: Qualitative descriptive approach with individual semi-structured interviews (n = 13) with NPs and decision-makers. Data were collected from May–July 2024 in Québec, Canada. After a deductive coding strategy based on the Theoretical Framework of Acceptability, an inductive approach was used, to enable themes to emerge from the data. Interviews were coded individually by two researchers, and a third researcher reviewed the coding for consistency. Findings: NPs and decision-makers (n = 13) reported that the workload measure was easy to use and comprehend. Participants believed the measure represented NPs’ work, emphasizing that the recorded data enabled them to observe how their workload was spread among various activities. The tool's content and the brief data input time (five minutes per day) were perceived as facilitators of acceptability. A few minor obstacles were identified, including software issues, and recommendations were made for enhancements. Conclusion: The study provides an in-depth understanding of the acceptability of using a workload measurement tool for NPs. Additional research is needed to explore the acceptability of implementing the tool of NP workload in other clinical areas, including mental health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Nurse Practitioner JournalMême sujetNursing Roles and PracticesTravaux en français237 207