Nurses’ integrity and coping strategies: An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Integrity is one of the core values in nursing that needs to be maintained by nurses in practice. However, the complexity in the nursing milieu can pose threats to integrity. An understanding of the common threats and coping strategies might assist nurses in preserving integrity in everyday practice. AIMS AND OBJECTIVES: To review and synthesis the concept of integrity in nursing and identify common threats and coping strategies. METHODS: Whittemore and Knafl's integrative review method was implemented. A search was performed in Scopus, Medline, Embase, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and Proquest Health and Medical electronic databases published in English between 2000-2017. Two reviewers independently assessed eligibility for inclusion. Methodological appropriateness for the included studies was assessed using the critical appraisal skills programme. The constant comparative method of grounded theory was used to analyse and synthesise data from seven peer-reviewed articles. RESULTS: Two major conceptions of integrity were identified. These included the sense of wholeness with regard to personal-professional concerns and ethical-moral conducts. Five entities, self, patients, teamwork and work culture, the nature of work, and organisation, were identified as interweaving elements that may induce threats to integrity. When integrity is threatened, nurses use two key strategies to survive: adjusting and compensating. An emergent framework to facilitate understanding of nurses' threats to integrity is discussed. CONCLUSIONS: A threat to nurses' integrity takes form when there is an unmitigated gap between a nurse's expectation and reality. While the expectation comes from within the nurse, the reality materialises out of the complex interplays that occur in the healthcare workforce. Maintaining integrity demands a continual strive to balance personal expectations, professional concerns and nursing realities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».