Nurses’ experiences with telephone triage and advice: a meta‐ethnography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study is a meta-ethnography of nurses' experiences with telephone triage and advice and factors that facilitate or impede their decision-making process. BACKGROUND: Telephone triage and advice services are a rapidly expanding development in health care. Unlike traditional forms of nursing practice, telenurses offer triage recommendations and advice to the general public without visual cues. DATA SOURCES: Published qualitative research on telephone triage and advice were sought from interdisciplinary research databases (1980-2008) and bibliographical reviews of retrieved studies. REVIEW METHODS: Our systematic search identified 16 relevant studies. Two researchers independently reviewed, critically appraised, and extracted key themes and concepts from each study. We followed techniques of meta-ethnography to synthesize the findings, using both reciprocal and refutational translation to compare similar or contradictory findings, and a line-of-arguments synthesis. RESULTS: We identified five major themes that highlight common issues and concerns experienced by telenurses: gaining and maintaining skills, autonomy, new work environment, holistic assessment, and stress and pressure. A line-of-arguments synthesis produced a three-stage model that describes the decision-making process used by telenurses and highlights how assessments largely depend on the ability to 'build a picture' of the patient and the presenting health issue. CONCLUSION: Telenurses experience a range of common concerns and issues which either impede or facilitate the decision-making process. Although 'building a picture' of the patient is key to making assessments over the telephone, final triage decisions are influenced by balancing the conflicting demands of being both carer and gatekeeper to limited healthcare services.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle