Nurses’ work environments, care rationing, job outcomes, and quality of care on neonatal units
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of a study of the relationship between work environment characteristics and neonatal intensive care unit nurses' perceptions of care rationing, job outcomes, and quality of care. BACKGROUND: International evidence suggests that attention to work environments might improve nurse recruitment and retention, and the quality of care. However, comparatively little attention has been given to neonatal care, a specialty where patient and nurse outcomes are potentially quite sensitive to problems with staffing and work environments. METHODS: Over a 6-month period in 2007-2008, a questionnaire containing measures of work environment characteristics, nursing care rationing, job satisfaction, burnout and quality of care was distributed to 553 nurses in all neonatal intensive care units in the province of Quebec (Canada). RESULTS: A total of 339 nurses (61.3%) completed questionnaires. Overall, 18.6% were dissatisfied with their job, 35.7% showed high emotional exhaustion, and 19.2% rated the quality of care on their unit as fair or poor. Care activities most frequently rationed because of insufficient time were discharge planning, parental support and teaching, and comfort care. In multivariate analyses, higher work environment ratings were related to lower likelihood of reporting rationing and burnout, and better ratings of quality of care and job satisfaction. CONCLUSION: Additional research on the determinants of nurse outcomes, the quality of patient care, and the impact of rationing of nursing care on patient outcomes in neonatal intensive care units is required. The Neonatal Extent of Work Rationing Instrument appears to be a useful tool for monitoring the extent of rationing of nursing care in neonatal units.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».