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Enregistrement W7162024851 · doi:10.82308/48928

Development of a measure to describe the practice context of Healthcare professionals

2022· dissertation· en· W7162024851 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine George

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Health careConstruct (python library)Scale (ratio)Test (biology)Construct validityAgency (philosophy)Focus group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Healthcare professionals such as nurses, occupational therapists, physicians, and physiotherapists are expected to mobilize knowledge, skills, and attitudes, also referred to as competencies, when providing care and services to patients. Professional competencies are influenced by an interplay of internal (individual characteristics) and external characteristics (contextual characteristics). While individuals’ internal resources have been the focus of research on professional competencies, contextual characteristics have received less attention. Existing measures of context are limited, and those that do exist, primarily focus on a single contextual characteristic, tend to consider the influence of context on one competency or are developed for a single profession.Objective: To initiate the development of a questionnaire documenting the contextual characteristics that might influence the enactment of perceived competencies for four healthcare professions.Methods: The measure was developed following DeVellis’ Scale Development Guidelines: 1) Defining the construct of interest - context; 2) Generating items based on the contextual characteristics identified through a scoping review; 3) Determining the measurement response format; 4) Expert review of the clarity, relevance, and comprehensiveness of the items; 5) Not applicable as it includes validity testing which is not required at this stage of questionnaire development; 6) Pilot-testing the questionnaire with healthcare professionals working in Canada; 7) Evaluating individual items based on Classical Test Theory; and 8) Optimizing the questionnaire length for validity and response time.Results: We identified five themes through a scoping review, namely: 1) Leadership and Agency, 2) Values, 3) Policies, 4) Supports, and 5) Demands including 12 contextual characteristics each. The first theme Leadership and Agency refers to the leaders’ characteristics, their attitudes, and the opportunities they provide to healthcare professionals to be independent and contribute to the decisions made within the organization. The second theme Values refers to the principles and norms that guide the actions of other healthcare professionals and the organization. The third theme Policies refers to the aspects of healthcare that are enforced by regulations of the organization, professional bodies, and legislature on healthcare professionals. The fourth theme Supports describes the organization’s actions and/or initiatives that facilitate healthcare professionals’ work. The final theme Demands refers to the roles and responsibilities that are expected and required of healthcare professionals. The questionnaire subscales and items were based on the themes and the contextual characteristics respectively. A total of 117 items were piloted with a sample of 127 healthcare professionals (n=33 nurses, 32 occupational therapists, 27 physicians, 35 physiotherapists) working primarily in Quebec. Following the removal of items based on item discrimination and item correlation scores, the internal consistency scores on the Cronbach’s alphas for the five subscales (with 12 items each) were 0.9, 0.9, 0.9, 0.9, and 0.7 respectively.Conclusion: With some additional revisions and psychometric testing, the questionnaire will be used to document the characteristics of the context which might influence the enactment of perceived competencies of healthcare professionals. The questionnaire will eventually contribute to our understanding of the influence of context on professional competencies

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
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