Role discrepancy: is it a common problem among nurses?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper reports a study of nurses' perceptions of the differences between ideal and actual nursing roles, how these perceptions differ according to length of experience and the factors that might contribute to these perceived differences. BACKGROUND: The literature suggests that nurses tend to experience role discrepancy or a mismatch between their ideal and actual roles. Although it has been assumed that experienced nurses perceive less role discrepancy than inexperienced nurses, either because the former adjust themselves to their actual practice or because they have the expertise to improve their practice, this assumption has not been tested. METHODS: A survey design was used and the data were collected in 2003. Selected items from the Jefferson Survey of Attitudes Toward Physician-Nurse Inventory and the Staff Nurse Role Conception Inventory were administered to 216 Registered Nurses in Victoria, Australia to measure their perceptions of ideal and actual nursing roles. Data were analysed using a t-test and regression analysis. RESULTS: Nurses with more clinical experience rated their ideal and actual nursing roles more positively than those with less experience. However, the results showed that both groups of nurses experienced the same degree of role discrepancy. Both groups perceived strong role discrepancy in the areas of organizational decision-making and provision of patient education. Experienced nurses also perceived moderate role discrepancy in developing nursing care plans and in the freedom to initiate referrals. CONCLUSIONS: Role discrepancy cannot be resolved by having more clinical experience. While clinical experience enhances nurses' conceptions of their ideal roles, it can also lead to role discrepancy if there are organizational barriers that prevent nurses from engaging in their ideal roles. It is important to find a way whereby nurses can actualize their ideal views of practice in the current healthcare environment.
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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 | 0,000 | 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 ».