A mixed-methods pilot study of the factors that influence collaboration among registered nurses and registered practical nurses in acute care
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Staffing models employing registered nurses (RNs) and registered practical nurses (RPN) have created the opportunity for enhanced collaboration in acute care settings. However, little is understood about how these nurses collaborate and the factors that influence their collaboration. The purpose of this pilot study was to examine the factors that influenced collaboration among RNs and RPNs at one acute care hospital in Canada in order to understand and improve nursing collaborative practice.Methods: Using an explanatory, sequential mixed methods design, data were collected over several months in 2016 from the nurses using a questionnaire and individual telephone interviews. Sixty-five RNs and RPNs working on medical, surgical and emergency units completed the “Nurse-Nurse Collaboration Scale” survey and ten RNs and RPNs participated in the telephone interviews.Results: Quantitative analysis showed lower scores among younger nurses across most domains of the survey: conflict management, communication, shared processes, coordination and professionalism. Qualitative analysis revealed working to full scope of practice was a facilitator of RN-RPN collaboration, and older age and poor interpersonal skills were barriers to successful collaboration.Conclusions: The results provide discussion for identification of strategies to improve collaborative practice among nurses such as establishing joint education programs for RNs and RPNs, and the use of models or frameworks to guide collaborative practice in healthcare organizations.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».