Iranian staff nurses' views of their productivity and human resource factors improving and impeding it: a qualitative study
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».