Essential Professional Nursing Practices in mental health: A cross‐sectional study of hospital inpatient care
Notice bibliographique
Résumé
Quality organizational structures and nursing practices are key to positive patient outcomes. Whereas structures have been largely studied over the past few decades, less is known of the nursing practices that account for patient outcomes, such as patient satisfaction. This is especially true in psychiatric, mental health care settings. The aim of the present study is to determine the relative importance of eight Essential Professional Nursing Practices (EPNPs) on the satisfaction of hospitalized patients on mental health care units. A cross-sectional design was selected; 226 point-of-care mental health nurses completed the online EPNP questionnaire in Spring 2015. Statistical analyses included MANOVAs and a 2-step linear regression. A significant relationship was found between university preparation and scores on two EPNP subscales: autonomous decision-making and practicing with competent nurses. Scores on patient advocacy and control over practice subscales were significantly related to nurse-rated patient satisfaction. The findings reinforce the positive link between university education and the work of nurses and highlight the power dynamics that are salient in mental health care. The pertinence of EPNPs in psychiatric settings is brought to the fore, with practices of patient advocacy and nurse control over care examined in relation to empowerment. Implications for clinical and administrative leaders are addressed, with a focus on strategies for empowering patients and nurses.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».