Collaboration among nurse practitioners and registered nurses in outpatient oncology settings in<scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This article is a report on a case study that described and analysed the collaborative process among nurse practitioners and registered nurses in oncology outpatient settings to understand and improve collaborative practice among nurses. BACKGROUND: Changes in the health system have created new models of care delivery, such as collaborative nursing teams. This has resulted in the increased opportunity for enhanced collaboration among nurse practitioners and registered nurses. The study was guided by Corser's Model of Collaborative Nurse-Physician Interactions (1998). DESIGN: Embedded single case design with multiple units of analysis. METHODS: Qualitative data were collected in 2010 using direct participant observations and individual and joint (nurse dyads) interviews in four outpatient oncology settings at one hospital in Ontario, Canada. FINDINGS: Thematic analysis revealed four themes: (1) Together Time Fosters Collaboration; (2) Basic Skills: The Brickworks of Collaboration; (3) Road Blocks: Obstacles to Collaboration; and (4) Nurses' Attitudes towards their Collaborative Work. CONCLUSION: Collaboration is a complex process that does not occur spontaneously. Collaboration requires nurses to not only work together but also spend time socially interacting away from the clinical setting. While nurses possess the conceptual knowledge of the meaning of collaboration, findings from this study showed that nurses struggle to understand how to collaborate in the practice setting. Strategies for improving nurse-nurse practitioner collaboration should include: the support and promotion of collaborative practice among nurses by hospital leadership and the development of institutional and organizational education programmes that would focus on creating innovative opportunities for nurses to learn about intraprofessional collaboration in the practice setting.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».