Registered Nurses and The Culture of Nursing Burnout in a Canadian Surgical Burn Unit
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian health care system is facing critical nursing shortages resulting in extensive wait lists and diminishing quality of care due to, among other things, burnout and turnover of nurses. Burnout among nurses has traditionally been researched from an individualistic lens; in other words, the nurse experiencing burnout is studied. However, by researching burnout from a cultural perspective, I was able to learn about aspects of burnout that extend beyond individual nurses. In order to address nursing burnout, it is important to first obtain a thorough understanding of the role that the culture of organizations can play in allowing for burnout. Because individual problems or experiences happen within cultural contexts, they cannot be divorced from each other. In this thesis, I seek to inform this complex subject using an adapted ethnographic approach. This study took place on a surgical burn unit. Five registered nurse participants were observed and eight participants interviewed about their experiences of the unit, its culture, the demands they face, and their coping strategies. Data from ten observational shifts and eight semi-structured interviews, including interviews with key stakeholders, were analyzed. Participants all reported signs and symptoms associated with burnout which were also observed in daily practice. Interestingly, all participants expressed similar experiences of burnout indicative of a culture of nursing burnout within the unit. Varying reasons for this, both stated and observed, are explored in this thesis.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,024 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».