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Enregistrement W2048603576 · doi:10.5737/1181912x1627987

Oncology nursing: Finding the balance in a changing health care system

2006· article· en· W2048603576 sur OpenAlexaffvenueabout
Debra Bakker, Margaret I. Fitch, Esther Green, Lorna Butler, Kärin Olson

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensCancer Care OntarioSunnybrook Health Science CentreLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceWorkloadNursingOncology nursingOncologyHealth careMedicineRestructuringInternal medicineNurse educationPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health care restructuring has resulted in significant changes in the workload and work environment for oncology nurses. While recent studies describe the impact of these changes on the general nursing workforce in several countries, there have been no published studies that have focused on worklife issues of Canadian oncology nurses. Therefore, a qualitative study was conducted to gain insight about how oncology nursing has changed over the past decade and how Canadian oncology nurses are managing these changes. Analysis of telephone interviews with 51 practising oncology nurses employed across Canada revealed three major themes. The first theme, "health care milieu", portrayed a picture of the cancer care environment and patient and professional changes that occurred over the past decade. The second theme, "conflicting demands", reflects how the elements of change and social forces have challenged professional oncology nursing practice. The third theme, "finding the way", describes the patterns of behaviour that nurses used to manage the changing health care environment and make meaning out of nurses' work in cancer care. Overall, the findings portray a picture of Canadian oncology nurses in "survival mode". They face many workplace challenges, but are able to keep going "for now" because they find ways to balance their responsibilities on a daily basis and because they know and believe that their specialized nursing knowledge and skills make a difference in patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0300,017
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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