Culture du bloc opératoire, rétention infirmière et intention de quitter : une ethnographie focalisée
Bibliographic record
Abstract
Problématique : Un problème de rétention infirmière dans les blocs opératoires est connu, autant au Québec qu’à l’international. Or, il appert que ce problème persiste même si plusieurs facteurs organisationnels et individuels soient connus, autant pour la rétention que pour l’intention de quitter. L’accès à la chirurgie et une réduction des temps d’attentes sont une priorité du Ministère de la Santé et des Services sociaux. Il s’avère que la formation des nouvelles infirmières au bloc opératoire est un parcours long et coûteux pour les hôpitaux. Il est important d’étudier le contexte et le quotidien dans lequel la rétention et l’intention de quitter ont lieu. But : Explorer en profondeur la culture du bloc opératoire en lien avec la rétention infirmière et l’intention de quitter selon la perception des infirmières d’un hôpital universitaire d’un centre urbain. Méthodologie : Une ethnographie focalisée fut réalisée à l’automne 2017. Onze entrevues (n=11) semi-structurées avec des infirmières ainsi que six jours d’observations furent effectués. Des conversations informelles et des notes de terrains ont complété la collecte de données et une analyse thématique fut réalisée. Résultats : Cinq thèmes ont émergé, soient la rétention des nouvelles infirmières, les départs associés au roulement normal, le cercle vicieux de la pénurie, le partage de la réalité et les facteurs favorisant la rétention. Conclusion : Cette recherche a permis de confirmer plusieurs facteurs du cadre de référence de Tourangeau et coll. (2010). L’ethnographie focalisée a permis d’approfondir le contexte particulier du bloc opératoire et trois nouveaux facteurs ont émergé en dehors de ce cadre de référence soient : la présence de comportements perturbateurs, la nécessité d’améliorer le partage de la réalité et le besoin d’amélioration de la communication. Des recommandations liées à ces enjeux ont été émises.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".