Orchestrating care: nursing practice with hospitalised older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increased incidence of health challenges with aging means that nurses are increasingly caring for older adults, often in hospital settings. Research about the complexity of nursing practice with this population remains limited. OBJECTIVE: To seek an explanation of nursing practice with hospitalised older adults. METHODS: Design. A grounded theory study guided by symbolic interactionism was used to explore nursing practice with hospitalised older adults from a nursing perspective. Glaserian grounded theory methods were used to develop a mid-range theory after analysis of 375 hours of participant observation, 35 interviews with 24 participants and review of selected documents. RESULTS: The theory of orchestrating care was developed to explain how nurses are continuously trying to manage their work environments by understanding the status of the patients, their unit, mobilising the assistance of others and stretching available resources to resolve their problem of providing their older patients with what they perceived as 'good care' while sustaining themselves as 'good' nurses. They described their practice environments as hard and under-resourced. Orchestrating care is comprised of two subprocesses: building synergy and minimising strain. These two processes both facilitated and constrained each other and nurses' abilities to orchestrate care. CONCLUSIONS: Although system issues presented serious constraints to nursing practice, the ways in which nurses were making meaning of their work environment both aided them in managing their challenges and constrained their agency. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Nurses need to be encouraged to share their important perspective about older adult care. Administrators have a role to play in giving nurses voice in workplace committees and in forums. Further research is needed to better understand how multidisciplinary teams influence care of hospitalized older adults.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».