A cross-sectional study on workplace experience: a survey of nurses in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses play a significant role in healthcare systems. Their workplace experience can have an impact not only on nurses themselves, but also on patients and organizations, particularly in terms of quality of care and performance. Despite the importance of this experience, it remains an ambiguous concept with varying interpretations. Current studies do not fully capture its complexity, as its multiple dimensions are often considered in isolation. As such, developing a portrait of nurses' workplace experience that integrates its multiple dimensions can provide decision-makers with better indications regarding what levers can be mobilized to generate positive results for nurses, patients, and organizations. AIM: To identify profiles of nurses' workplace experience in Quebec, Canada. DESIGN: Cross sectional. METHODS: In April 2017, 891 nurses participated in this study by completing a self-administered questionnaire. Four dimensions of nurses' workplace experience were measured: resources available to them in their workplace, personal resources, demands (psychological and physical) placed on them, and outcomes associated with their work. Descriptive and factorial analyses were performed. RESULTS: Three profiles of nurses' workplace experience emerged from the factorial analyses: nurses in distress, nurses in moderately positive situations, and nurses in positive situations. CONCLUSION: The study identified profiles of nurses' workplace experience that were differentiated based on nurses' access to workplace resources, the demands of their work, and outcomes. Healthcare managers can use the results to improve the quality of nurses' workplace experience by improving access to structural work resources and alleviating psychological demands.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».