Implantation de la gestion de proximité : la perspective des parties prenantes
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L’absentéisme infirmier est un réel fardeau pour les institutions de santé. Les gestionnaires se doivent de trouver de nouvelles façons de résoudre cette alarmante problématique. Devant de haut taux d’absentéisme infirmier, deux hôpitaux de la province de Québec ont implanté une intervention de « Gestion de Proximité ». \nBut : Analyser l’implantation de l’intervention « Gestion de Proximité » et identifier les barrières et les facilitateurs à implantation selon la perspective des différentes parties prenantes. \nMéthode : Une étude de cas contrastée et imbriquée a été réalisée dans deux hôpitaux sélectionnés par un échantillonnage non-probabiliste de convenance. 10 entrevues semi-dirigées ont eu lieu auprès de 13 participants. Les entrevues ont été enregistrées puis transcrites en verbatim. Le Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) a été utilisé pour créer le guide d’entrevue et analyser les données de façon inductive et déductive. \nRésultats : Trois domaines parmi cinq du CFIR ont été identifiés comme plus importants à l’implantation de la Gestion de Proximité : 1) les caractéristiques de l’intervention, 2) le processus et 3) le contexte. Le ratio d’un gestionnaire par unité de soins a facilité la gestion des ressources humaines et a amélioré la relation gestionnaire-employé. Comme l’intervention a d’abord été présenté comme projet pilote, l’incertitude liée à sa pérennité a contribué au départ de gestionnaires de proximité. Finalement, le contexte pandémique a facilité la pérennisation de la gestion de proximité et a augmenté la collaboration. \nConclusion : Les organisations de santé doivent identifier de nouvelles façons de surmonter la pénurie et de rétention de la main d’œuvre infirmière. La Gestion de Proximité a permis de favoriser une approche collaborative en plus d’améliorer l’environnement de travail des infirmières. \nImplication pour la gestion : La gestion de Proximité a le potentiel de guider les institutions de santé dans leur changement organisationnels afin de réduire l’absentéisme infirmier.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".