Selection of an instrument to evaluate the organizational environment of nurses working in intensive care: an integrative review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine an appropriate survey instrument to evaluate the impact of organizational structures on the work environment of intensive care nurses. Background: Internationally the demand for intensive care is increasing. Solely increasing bed capacity is not sustainable. Large capacity multi-specialty Intensive Care Units are emerging as the preferred organizational model with benefits resulting from optimizing operational synergies and economies of scale. The impact of this organizational transition on intensive care nurses is not well understood. An appropriate survey instrument for intensive care nurses is required. Design: Integrative literature review. Data Sources: CINAHL, PubMed, EMBASE and OVID Nursing databases searched for studies published between 2005 and 2013. Review methods: An integrative review and quality assessment of the studies was undertaken to select nurse outcome measures associated with organizational structures across a range of acute and critical care settings. Congruence between nurse outcome measures and nurse survey instruments tested in the literature was assessed to select instruments for further psychometric evaluation. Results: Thirty-one cross sectional quantitative studies, from fourteen countries, were reviewed. Twenty one nurse outcome measures associated with organizational factors were identified and a total of twenty five survey instruments used in the studies reviewed. Assessment of congruence and psychometric properties determined that a combination of two instruments is required to comprehensively assess the organizational environment of nurses working in intensive care units. Conclusion: The environment of nurses working in intensive care is effectively evaluated with an instrument that combines subscales from the Practice Environment Scale-Nurse Work Index and Maslach’s Burnout Inventory.
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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 | 0,000 |
| 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 ».