What is nursing work? A meta-narrative review and integrated framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is ample evidence that modern nurses are under strain and that interventions to support the nursing workforce have not recognised the complexity inherent in nursing work. Creating a modern model of nursing work may assist nurses in developing workable solutions to professional problems. A new model may also foster cohesion among broad and diverse nursing roles. AIM: The aim of this meta-narrative review was to investigate how researchers, using different methods and theoretical approaches, have contributed to the understanding of nursing work. METHODS: A meta-narrative review was done to evaluate the trajectory of nursing work research, from 1953 to present. This review progressed through the stages of planning, searching, mapping, appraisal, and synthesis. FINDINGS: A total of 121 articles were included in this meta-narrative review. These articles revealed five narratives of nursing work, where work is conceptualised as labour. These narratives were physical labour (n = 14), emotional (n = 53), cognitive (n = 24), and organisational (n = 1), and combinations of more than one type of labour (n = 29 articles). The paradigms identified in the meta-narrative were the positivist, interpretive, critical, and evidence-based paradigms. Each article in the review corresponded with a paradigm and a labour narrative, creating a comprehensive model. CONCLUSIONS: Nursing work can be understood as a model of physical, emotional, cognitive, and organisational labour. These different types of labour may be hidden and taken for granted. Nurses can use this model to articulate what they do and how it supports patient safety. Nurses can also advocate for staffing allocations that consider all types of nursing labour. Tweetable abstract: Nursing work is complex and includes physical, emotional, cognitive, and organisational labour. Staffing needs to take all nursing labour into account.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».