Reducing occupational stress among registered nurses in very remote Australia: A participatory action research approach
Notice bibliographique
Résumé
Background Nurses in very remote areas of Australia (RANs), work in complex and isolated settings for which they are often inadequately prepared, and stress levels are high. This paper, based on the ‘Back from the edge' project, evaluates the development and implementation of an intervention to reduce and prevent the impact of occupational stress in the RAN workforce in the Northern territory. Methods The methods involved a combined participatory action research/organisational development model, involving seven steps, to develop and implement system changes within the (then) Northern Territory Department of Health and Families (NTDH&F). The development, implementation and evaluation was informed via information from participants collected during workshops and interviews. Pre and post surveys were undertaken to evaluate the study. Results Occupational stress interventions developed by the workgroups were categorised into four main groups: (1) remote context, (2) workload and scope of practice, (3) poor management, and (4) violence and safety concerns. The main interventions centred on promoting a well educated, stable workforce. There were very few measurable changes as a result of the interventions as many were not able to be implemented in the time period of the study, but implementation is continuing. Conclusion While the outcome evaluations showed few effects, the study through consensus approaches, provides a blueprint for reducing stress among remote area nurses and evidence which should inform policy and practice with respect to service delivery in remote areas.
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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 | 0,039 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».