Nurse perspectives in the emergency department: The synergy tool in workload management and work engagement
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore emergency nurses' perceptions of how a nurse-driven patient needs assessment tool, the synergy tool, influenced their workload management. BACKGROUND: Quadruple Aim, particularly the fourth aim of improved staff work experiences, served as the conceptual framework to engage nurses in a participatory action research project. This project took place between 2017 and 2020 in two tertiary care emergency departments in one large Canadian city. METHOD: This study employed a qualitative descriptive component, focus group interviews and nurse comments on two open-ended survey questions. RESULTS: Use of the synergy tool heightened nurses' awareness of patients' holistic care needs. Nurses also stated how patient needs assessment data helped them identify unsafe workloads. CONCLUSIONS: The synergy tool, adapted for emergency department use by nurses, was a means to engage and empower nurses. Patient needs assessment data from the tool identified staffing gaps, resulting in additional nursing staff for both emergency departments. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: A focus on patient needs assessment can be an effective way to address nurses' workload concerns.
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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 | 0,026 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».