Besoins et perceptions des infirmières en soins critiques des régions éloignées du Québec en matière de formation continue
Bibliographic record
Abstract
Bien que la formation continue (FC) soit essentielle à toute infirmière, la FC des infirmières en soins critiques (SC) représente un défi supplémentaire, car celles-ci interviennent sur des unités où les avancées scientifiques et technologiques sont rapides, nombreuses et diversifiées, et nécessitent des connaissances spécialisées et des compétences avancées. En plus des défis généraux liés à la FC, les infirmières en SC des régions éloignées font de surcroît face à plusieurs autres défis, dont le caractère non spécialisé des soins offerts et l’isolement géographique. L’objectif de cette étude était de procéder à une évaluation des besoins de FC des infirmières en SC des régions éloignées du Québec, car aucune étude canadienne ne semblait avoir encore exploré le sujet. Ainsi, cette étude quantitative descriptive transversale a été menée entre mai et juin 2018 auprès d’un échantillon de convenance d’infirmières en SC intervenant dans les différentes régions éloignées du Québec (n = 78). Les résultats ont démontré que les besoins de FC des infirmières en SC des régions éloignées du Québec n’étaient pas comblés. En effet, seulement 17,9 % des participantes ont déclaré un niveau de satisfaction de 6 ou plus (échelle numérique de 0 à 10) à l’égard de l’offre d’activités de FC dans leur région. De plus, le niveau de satisfaction pour les activités de FC spécifiques aux SC était faible, puisque seulement 49,3 % des participantes ont indiqué un niveau de satisfaction de six ou plus (échelle numérique de 0 à 10). Cette problématique pourrait être abordée en augmentant l’offre d’activités de FC dans les régions éloignées du Québec et la proportion d’activités de FC spécifiques aux SC. Basé sur les résultats, la libération de ces infirmières pour participer aux activités de FC ainsi que le remboursement des dépenses liées à celles-ci pourraient les aider à poursuivre leur FC.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".