Critical ethnography of outreach nurses– perceptions of the clinical issues associated with social disaffiliation and stigma
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to gain a better understanding of how nurses experience their practice with homeless people. More specifically, we wanted to consider the role as it is practised and certain clinical characteristics associated with social disaffiliation and stigma. BACKGROUND: Previous research has shown the need to implement adapted nursing interventions to address the problems homeless people encounter in obtaining health services. According to the literature, such interventions have positive health outcomes for homeless people, who exhibit complex health needs. DESIGN: We chose critical ethnography as our research method. METHOD: Semi-structured interviews were conducted with 12 nurses who work with people experiencing homelessness in Eastern Canada. They were selected using the convenience sampling method. Recruitment was conducted between June-October 2019. FINDINGS: Four categories emerged from the qualitative analysis of the data: (1) the professional role and identity of nurses; (2) the social function of outreach nursing; (3) clinical realities; and (4) disaffiliation and stigmatization. In this article, we will present the findings associated with the fourth category. CONCLUSION: Nursing practice with this population is conducted in non-traditional settings such as shelters, community groups, camps, and the street. Nurses must be able to gain acceptance in these environments in order to forge trusting relationships with disaffiliated and stigmatized patients. Our analysis of the data also indicates that nurses who care for homeless people may be subject to stigma by association or "courtesy stigma." IMPACT: The results of this critical ethnography are useful in that they highlight the clinical interventions and health policies best suited to a highly marginalized clientele that is poorly served by traditional health services.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».