Perceptions of Nurses on Patient Outcomes Related to Nursing Shortage and Retention Strategies at a Public Hospital in the Coastal Region of Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is little disagreement that the shortage of nurses affects patients’ outcomes globally. However, within the low and middle income country setting, there is minimal known about the perceptions of nurses on nursing shortages impact the health outcomes of their patients and what recruitment and retention strategies might be appropriate to address some of these challenges. This study explored the perceptions of nurses on the health outcomes of patient related to shortage of registered nurses and the strategies to retain nurses at a public hospital in Tanzania. Method: This qualitative descriptive study used semi-structured in-depth interviews with a select group of nurses in a large public hospital. Findings: Through an iterative coding process, a series of categories were derived which yielded three major themes—factors contributing to nursing shortage; compromised quality of care; and recruitment and retention strategies. Conclusion: A shortage of nurses affects the health outcomes of patients as it potentially hinders timely accomplishment of the optimal nursing. Efforts need to be proactive in recognizing the reasons for nursing shortages which are rooted in individual, institutional (agency), and organizational (systemic) issues. Within the LMIC context, such as where this study was conducted, it became apparent that the nurses wanted acknowledgement and opportunities to work collaboratively towards the resolution of workload issues for the benefit of the patients.
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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 | 0,004 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».