Challenges, Extent of Involvement, and the Impact of Nurses’ Involvement in Politics and Policy Making in in Last Two Decades: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine nurses' challenges, extent of involvement, and the impact of involvement in politics and policy making. ORGANIZING CONSTRUCT: Nurses in politics and health policy making. METHODS: Literature was searched in PubMed, Scopus, Google Scholar, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), OVID, and Open Grey using phrases comprising the following key words: "nurses", "policy making", "politics", "health policy", "nurses involvement in policy making/politics/health policy", "nurses challenges in policy making/politics/policy", and "impact of nursing policy making/politics/health policy"; 22 articles published from January 2000 to May 2019 were included. FINDINGS: The major challenges included intra- and interprofessional power dynamics, marginalization of nurses in policy making, and nursing profession-specific challenges. The extent of involvement was inadequate, and nurses mainly worked as policy implementers rather than as policy developers. Those nurses who participated in policy development focused on health promotion to build healthy communities and to empower nurses and the nursing profession. CONCLUSIONS: Nurses' involvement in policy making has not improved over time. Nursing institutions and regulatory bodies should prepare and encourage nurses to work as policymakers rather than implementers and advocate for the rightful place of nurses at policy-making forums. CLINICAL RELEVANCE: Preparation for health system policy making starts in the clinical settings. Educational institutions and nurse leaders should adequately prepare nurses for policy making, and nurses should participate in policy making at the organization, system, and national levels.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».