Nursing Workforce Utilization: An Examination of Facilitators and Barriers on Scope of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Several reports have highlighted the need to address underutilization of health human resources, but barriers to and facilitators of role optimization for nurses are poorly understood. The purpose in this study was to understand the perceptions of nurses - Licensed Practical Nurses (LPNs), Registered Nurses (RNs) and Registered Psychiatric Nurses (RPNs) - of the extent to which they can work to full scope of practice and identify barriers and facilitators in optimizing their roles. As part of a mixed-methods study, semi-structured interviews were conducted with 167 acute care nurses (RNs, LPNs, RPNs and nurse managers) in three western Canadian health regions. Approximately 48% of all nurses interviewed felt they were working to full scope, at least some of the time. Barriers to working to full scope included heavy workload, high patient acuity, lack of time, poor communication and ineffective teamwork. Identified facilitators were working as a team, management and leadership support and support for continuing education. Barriers need to be addressed in light of nursing shortages, as these are closely related to job satisfaction and directly affect the retention and recruitment of all groups of nurses. Policies and strategies based on these findings must be developed to ensure that nurses can work to their full scope of practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».