Nurses working the night shift: Impact on home, family and social life
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To gain an understanding of the experience of registered nurses working the night shift, the impact on life outside of work, and ways of coping with home, family, and social stressors. A review of literature indicted that physiological and social difficulties from night shift work include problems with sleep, diet, menstrual cycles, stress/anxiety, weight gain, workplace errors and driving accidents. Also reported was less time for leisure, domestic responsibilities, child care, friends and family. Studies have been conducted internationally wherein workplace and cultural differences may affect global applicability. Interventions and anticipatory guidance are lacking. Further research was needed to better understand the effects on personal life and ways of coping. Methods: A qualitative, phenomenological method was utilized. Registered nurses (N = 21) were interviewed. Results: Identified themes included issues that affected family life, child care, and relationships with spouse/significant other, friends and extended family. Recommendations for self-care, coping, and suggestions for novice night shift nurses were offered. Conclusions: Twenty-one informants described the consequences of working the night shift and listed strategies used to contend with the stress it generates in their homes, families, and social lives. Nurses entering night shift employment would benefit from a program of anticipatory guidance. Knowledge concerning this topic raises awareness for improvements in nursing school curricula, institutional policy and staff satisfaction. Nursing remediation may involve scheduling flexibility, planned rest periods in comfortable staff lounges, healthy workplace nutritional offerings, exercise options, childcare services, peer support groups and in-service programs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».