The examination of nursing work through a role accountability framework
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To use work analysis data to describe the amount of time registered nurses (RNs) and health care aides (HCA) spent on key clinical role accountabilities and other work activities. BACKGROUND: Health care providers are not effectively utilized. To improve their efficiency and effectiveness, it is necessary to understand how nursing providers enact their role accountabilities. METHOD: Using palm pilot Function Analysis technology, observers recorded the activities of 35 registered nurse and 17 health care aides shifts on a second-by-second basis over 5 days. Work activities were classified using the Nursing Role Effectiveness Model, which conceptualizes nursing practice in terms of clinical role accountabilities. RESULT: The registered nurses spent a considerable amount of time on bio-medical assessment/surveillance, relatively little time was spent on patient and family psycho-social-cultural-spiritual assessment/surveillance and support. CONCLUSION: Unlike other work sampling studies, this research project examined nursing work within a role accountability framework; an important first step in the call for the measurement of the impact of nursing care. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Changes to how registered nurses and health care aides enact their role will require a clear vision by unit managers and their staff of their role accountabilities, and the gap between ideal and actual practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».