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Record W7024349800

Repenser la quantification de la charge de travail des infirmières : une analyse de l'outil Nursing Activities Score (NAS) et l'identification de ses impacts dans le cas d'une unité de soins intensifs d'un centre universitaire de santé de Montréal

2021· other· fr· W7024349800 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldNursing
TopicNursing education and management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContinuing educationContext (archaeology)Patient-centered care
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’intérêt porté aux problèmes de rétention et d’attraction infirmière est grandissant, et ce à l’échelle mondiale, en raison de l’évocation d’une pénurie d’effectifs d’envergure. Une des causes identifiées comme ayant un effet sur l’intention de rester et de quitter des infirmières au sein d’une organisation est la charge de travail. Sur ce, plusieurs outils ont été développés afin de tenter de quantifier objectivement cette charge de travail. Le Nursing Activities Score, ou NAS, en fait partie. L’outil NAS, développé en 2003, est un des premiers outils quantifiant la charge de travail en fonction du nombre d’heures réelles passées à prodiguer les soins aux patients plutôt qu’en fonction de l’acuité de ces derniers. À l’heure actuelle, celui-ci est majoritairement utilisé afin de valider le ratio patient-infirmière établi au sein d’unité de soins intensifs. Bien que plusieurs études se soient intéressées à cet outil au moyen d’études quantitatives dont l’objectif était souvent de valider ou d’infirmer le ratio présent ou en observant la qualité des soins, aucune ne semble s’être attardée à la validation de l’outil du point de vue des infirmières. Sur ce, nous nous questionnons à savoir s’il y a un réel intérêt à déployer l’utilisation d’un outil de quantification de charge de travail sur une unité de soins intensifs. Cette étude de cas exploratoire au sein d’une unité de soins intensifs d’un Centre Hospitalier montréalais vise à combler cette faille, en évaluant la pertinence de l’utilisation d’un outil de quantification de la charge de travail, soit le NAS. Plus spécifiquement, pour ce faire, les objectifs visés par cette étude sont de valider la perception de la représentativité de l’outil NAS par les infirmières quant à leur charge de travail perçue, et d’identifier ses retombées ainsi que sa potentielle utilité dans le cadre d’une initiative de réajustement de la charge des soins prodigués dans une unité de soins intensifs (USI). Pour ce faire, un devis mixte alliant entretiens semi-dirigés individuels ainsi que données sociodémographiques et données de suivi de projet fut privilégié. Ultimement, ce projet de recherche a permis l’avancement des connaissances quant à l’utilisation d’outils de quantification de charge de travail en unité de soins intensifs et leur impact, en ciblant principalement les infirmières. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : infirmières, outils, quantification, charge de travail, Nursing Activities Score.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.484
Threshold uncertainty score0.973

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2021
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