Collaboration among nurses when transitioning older adults between hospital and community settings: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The transitioning of older patients between healthcare sectors requires the provision of high-quality nursing care. Collaboration among nurses is identified as an essential element of transitional care, yet nurse-nurse collaboration has received little attention. AIM: The aim of this study was to examine the extent, range and nature of nurse-nurse collaboration when transitioning older patients between hospital and community settings, and to identify gaps in the literature. METHODS: Arksey and O'Malley's (International Journal of Social Research Methodology, 8, 2005 and 19) framework was used to undertake a scoping review to answer the research questions: how do nurses collaborate together when transitioning older patients from hospital to community settings and what are the facilitators, barriers and outcomes of nurse-nurse collaboration when transitioning older patients between sectors? The Nurse-Nurse Collaboration Scale (NNCS) subdomains informed the identification of selected studies. RESULTS: Twelve papers were included with most coming from Scandinavian countries and the majority using qualitative methodologies. Communication, coordination and professionalism were found to be both facilitators and barriers of nurse-nurse collaboration. Gaps in the literature included conflict management, and the outcomes of collaboration which was only reported in one study. CONCLUSIONS: The findings indicate there is limited study of collaboration among nurses when transitioning older patients between hospital and community settings. Future research should address the impact of conflict on nurses working in collaborative practice as well as conducting intervention studies to examine the outcomes of nurse-nurse collaboration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».