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Enregistrement W7116093881 · doi:10.71781/33996

Dotation du personnel infirmier dans des unités de soins intensifs : une étude multicentrique basée sur des données longitudinales

2025· dissertation· fr· W7116093881 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive careNursing careProduction system (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis plusieurs années, de nombreuses études ont tenté d’associer la dotation du personnel infirmier à la sécurité des patients hospitalisés. Certains constats généraux émanent de ces recherches, mais soulèvent des lacunes dans les connaissances empiriques. Il existe une hétérogénéité dans l’opérationnalisation et la mesure du concept de dotation du personnel infirmier, ce qui influence la précision et la comparabilité des indicateurs. Les études privilégient souvent des mesures agrégées annuellement au niveau des hôpitaux. Or, la dotation fluctue considérablement dans le temps, notamment d’un quart de travail à l’autre et entre les unités de soins. Dans ce contexte, il apparaissait pertinent d’analyser la dotation du personnel infirmier dans des unités de soins intensifs du Québec et d’en examiner les liens avec la sécurité des patients. La thèse poursuivait trois objectifs spécifiques : 1- Identifier les associations entre les différentes conditions de la dotation du personnel infirmier, prises individuellement, et la survenue d’évènements préjudiciables sensibles aux soins infirmiers dans le contexte des unités de soins intensifs adultes. 2- Décrire les différents profils globaux de dotation du personnel infirmier dans les quarts de travail des unités de soins intensifs adultes et vérifier leurs associations avec des caractéristiques temporelles et organisationnelles; 3- Vérifier s’il existe des associations entre les profils globaux de dotation du personnel infirmier, soit une variable composite, et la survenue d’évènements préjudiciables sensibles aux soins infirmiers dans des unités de soins intensifs adultes. Une base de données collectant les données de janvier 2017 à décembre 2018, dans 22 unités de soins intensifs, a été construite à partir des bases de données clinico-administratives des établissements (extraction faite par quart de travail). Les objectifs 1 et 3 reposaient sur des devis observationnels rétrospectifs avec des données longitudinales, analysées à l’aide de modèles multiniveaux mixtes. L’objectif 2 s’appuyait sur une approche configurationnelle, utilisant une classification ascendante hiérarchique pour créer les profils de dotation. Lorsqu’analysées individuellement, trois mesures relatives à la dotation du personnel infirmier sont associées significativement à la survenue d’un évènement indésirable : les ratios du nombre de patients par infirmière, la composition de l’équipe et le niveau d’expérience des infirmières. Huit profils de la dotation du personnel infirmier, combinant les données des sept variables de la dotation, ont été créés. Ces profils se divisaient en deux groupes : quatre profils offrant une disponibilité de ressources optimales plus élevée et quatre profils caractérisés par des ressources plus limitées. Parmi ces profils, trois ont été associés à une diminution du risque de survenue d’au moins un évènement préjudiciable, comparativement au profil s’approchant les plus des recommandations sur la dotation du personnel infirmier dans les unités de soins intensifs. Sur le plan conceptuel et méthodologique, cette thèse contribue à combler plusieurs lacunes de la littérature. Elle décrit des différences significatives dans l’utilisation des ressources humaines infirmières selon les quarts de travail et les unités, et montre que certains indicateurs et profils sont associés à la sécurité des patients. Toutefois, davantage d’études sont nécessaires pour approfondir ces associations.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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
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