Patient transfer skills and safety culture
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nursing practice includes a lot of patient handling and transfer movement, with high risk of work related back injuries. The article discusses employee perspectives on the meaning of a multi-component intervention and its impact on ergonomic patient transfer practice and safety culture. Method: This was a qualitative study using content analysis approach. Data were answers to open questions about patient transfer practice and the meaning of a multi-component intervention carried out in one Norwegian municipality. Research focus were on patient transfer skills, safety culture, and psychosocial climate at the workplace. Data gathered one and a half year after termination of the intervention. Purposive sampling included sixty-one health care personnel. All had been participating in the intervention. Results: The analysis revealed the theme “Competence, practice and health impact” with sub themes “Measures facilitates change” and “Influence over time”. The intervention seemed to promote a safety climate with positive impact on employees’ health. Further, the transfer movements were more comfortable and safe for the patients and they became more self-reliant. Comprehensive, educational, and technical measures facilitated for change. After intervention termination, the intervention had persistent influence over time on daily ergonomic patient transfer practices. Findings also revealed some challenges. Conclusion: The findings shed light on impact of management that focus on comprehensive educational measures for an entire staff at a local work place. The study do not provide transferability to other contexts, but nurse leaders can use study findings to inform their efforts on learning and culture change among the workforce.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».