Nursing stress and satisfaction outcomes resulting from implementing a team nursing model of care in a rural setting
Notice bibliographique
Résumé
Objective: With increasing demands to provide a cost efficient nursing service, changes to nursing skill mix are being implemented globally. Team nursing as a model of care is seen as a way to address both patient care and safety issues. The aim of this study was to explore job satisfaction (JS) and stress outcomes of nursing staff when introducing team nursing as model of care within the Australian healthcare environment.Methods: An experimental study was utilised. Nursing staff (n = 63) were surveyed, using the Person Centred Nursing Index (PCNI) tool, prior to the implementation of a team nursing model of care and then again six months post implementation of the model (n = 64). Data was analysed to determine if there was a statistically significant difference in the average theme between pre and post surveys.Results: Nursing stress (NS) was reduced and JS was increased post implementation of the new model of care. JS and organisational traits, JS and work stress (WS), were positively related and increased post implementation. WS and nursing care (NC), organisational traits and NC were positively related but showed no statistically significant change after the implementation. This study demonstrated that in introducing a new model of care, levels of stress staff increased yet unexpectedly JS also improved.Conclusions: Decisions to adopt team nursing as the model of care should be based on a broad range of considerations not simply on fiscal considerations and should include staff readiness, staff mix and supportive measures to introduce a changed model of care.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».