Survey of Managers Regarding Nurses’ Performance of Nonnursing Duties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The performance of nonnursing duties by nursing staff contributes to an already busy workload while taking time away from patient care. OBJECTIVE: This article reports on a process implemented by a large regional health authority in Canada to measure and address nurses' performance of nonnursing duties through a newly created tool. METHODS: Process improvement methodology was used to conduct this project. A measurement tool, the "Non-Nursing Duties Tracking Tool," was designed for frontline nursing staff and patient care attendants to document the performance of tasks classified as clerical, housekeeping, food services, clinical support, and transportation. This article reports on a survey of managers regarding information collected from frontline nurses and patient care attendants regarding their performance of nonnursing duties and actions taken or planned to address this. RESULTS: Tasks were identified that could be delegated to housekeeping, transport, and clerical staff. Both frontline nurses and managers expressed the need for administrative support to realign nonnursing tasks to more appropriate personnel. Although most managers of nurses expressed concern about the support of managers in other departments to make these changes, little resistance was encountered when adequate resources were in place. CONCLUSIONS: The "Non-Nursing Duties Tracking Tool" is a valid instrument to support the assessment of nonnursing direct care duties.
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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 | 0,004 | 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 ».