Unpacking the multiple dimensions and levels of responsibility of the charge nurse role in long‐term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The charge nurse in long-term care facilities (LTCFs) performs a multiplicity of tasks that range from oversight of the entire facility to directly assisting residents in activities of daily living. In order to refine resident-centred care strategies and to increase the quality of care provided in LTCFs, this study aims at gaining a more nuanced understanding of the different dimensions of the charge nurse role as a central figure in these institutions. METHODS: Data were generated through semi-structured interviews. A purposive sample of ten Registered Nurses in a charge nurse role, diverse in experience, age, gender and background, was recruited from five LTCFs in Ontario, Canada. The study used a combination of conventional and direct qualitative content analyses. FINDINGS: All tasks performed by the charge nurses were categorised in four dimensions: clinical, supervisory, team support and managerial. Administration was a cross-cutting sub-dimension which has gained presence over the years. Depending on the shift worked and the organisational structure of the facility, each dimension gained or lost weight as part of the overall role. CONCLUSION: These findings suggest that the charge nurse role is in a state of flux and lacking standardisation within and across facilities. LTCFs would benefit from increasing recognition of the role according to the wide range of tasks performed and responsibilities assumed, and by recruiting their charge nurses accordingly. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The proposed conceptual framework could be used to map and assess charge nurses' workloads and responsibilities, in order to enhance staff satisfaction and resident-centred care in LTCFs.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».