Iranian staff nurses' views of their productivity and human resource factors improving and impeding it: a qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses, as the largest human resource element of health care systems, have a major role in providing ongoing, high-quality care to patients. Productivity is a significant indicator of professional development within any professional group, including nurses. The human resource element has been identified as the most important factor affecting productivity. This research aimed to explore nurses' perceptions and experiences of productivity and human resource factors improving or impeding it. METHOD: A qualitative approach was used to obtain rich data; open, semi-structured interviews were also conducted. The sampling was based on the maximum variant approach; data analysis was carried out by content analysis, with the constant comparative method. RESULTS: Participants indicated that human resources issues are the most important factor in promoting or impeding their productivity. They suggested that the factors influencing effectiveness of human resource elements include: systematic evaluation of staff numbers; a sound selection process based on verifiable criteria; provision of an adequate staffing level throughout the year; full involvement of the ward sister in the process of admitting patients; and sound communication within the care team. Paying attention to these factors creates a suitable background for improved productivity and decreases negative impacts of human resource shortages, whereas ignoring or interfering with them would result in lowering of nurses' productivity. CONCLUSION: Participants maintained that satisfactory human resources can improve nurses' productivity and the quality of care they provide; thereby fulfilling the core objective of the health care system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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