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Enregistrement W1906765539 · doi:10.1111/j.1365-2702.2010.03249.x

Nurses’ medication work: what do nurses know?

2010· review· en· W1906765539 sur OpenAlexaff
Louise Folkmann, Janet Rankin

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2010
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmWork (physics)NursingIdeologyTask (project management)LimitingSociology of scientific knowledgeMedicineSociologyPsychologyPolitical sciencePoliticsManagementSocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The aim of this study is to provide an overview of the way that medication work is conceptualised in the literature and introduce a cautionary note into the enthusiasm with which nurses' medication work is currently being reformed. BACKGROUND: This article is an overview outlining how nurses' medication work is discursively organised and known about authoritatively. There is a great deal of safety and coordination work that nurses undertake in relation to the 'task' of administering medications that remains hidden and misunderstood in the dominant ways that knowledge about medication administration is structured. Technological innovations are eagerly embraced, but we posit that these strategies may be having an impact on nursing work with medications in unknown and potentially deleterious ways. We develop a critical analysis of the discursively limiting frameworks of biomedical science, law, management and safety through which nurses' medication practices are currently framed. This analysis provides insight into the ideologies and power relations that are taken up by nurses. The analytic work presented here informs an institutional ethnographic study that, at the time of this publication, is currently in the first stage of data collection. The study promises to contribute new knowledge about medication work as nurses know it. DESIGN: A discursive paper including a selective critical analysis of the descriptive, theoretical and empirical literature. METHODS: Databases were searched using the keywords medication work, medication administration and medication error. CONCLUSION: The enthusiasm with which technological innovations are being introduced must be tempered with equal attention to the impact that this has on nursing work. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The way that medication work is conceptualised is constraining and covers over much of what actually happens in everyday nursing practice. Technological innovations change practice, often in unintended or unknown ways. Explicating the actuality of medication work offers an enhanced understanding and allows nurses to appraise critically the ways their work has been transformed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0120,024
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,242
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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