Exploring the Distressing Events and Perceptions of Support Experienced by Rural and Remote Nurses: A Thematic Analysis of National Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to traumatic events is an occupational hazard with potential adverse psychological consequences. Previous research has focused mainly on urban practice settings; therefore, this study explored the distressing experiences encountered by rural/remote nurses and their perception of organizational support. METHODS: Thematic analyses were conducted on open-ended data from a pan-Canadian survey of 3,822 regulated nurses, where 1,222 nurses (32%) reported experiencing an extremely distressing health care incident within the past 2 years. Among the respondents, 804 nurses (65%) reported that they did not receive psychological support from the organizations leadership following incidents. FINDINGS: Three main themes regarding distressing events were: (a) involvement in profound events of death/dying, traumatic injury and loss, (b) experiencing or witnessing severe violence and/or aggression, and (c) failure to rescue or protect patients/clients. Three themes were identified regarding perceptions of organizational support including: (a) feeling well supported in the work setting with debriefing and reliance on informal peer support, (b) lack of acknowledgement and support from leaders on the nature and impact of distressing events, and (c) barriers influencing access to adequate mental health services in rural/remote settings. CONCLUSION/APPLICATION TO PRACTICE: Findings suggest that rural/remote nurses rely on informal, peer supports; there is a lack of organizational understanding of the potential risks to their psychosocial health and safety. They require more accessible, structured, appropriate, and timely supports within these settings. Increased understanding of the psychological hazards will assist organizations to establish workplace policies and practices designed to protect and support rural/remote nurses.
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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 | 0,001 |
| 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 ».