What are nurses’ roles in modern healthcare? A qualitative interview study using interpretive description
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Nursing work has historically been difficult to specify. This has led to difficulties in determining safe staffing requirements and adequately supporting safe patient care. The aim of this qualitative interview study was to explore how nurses understand their work. Design: Qualitative interview study, using the interpretive description methodology. Methods: Twenty registered nurses and nursing students completed semi-structured interviews about their work. The researcher drew on the interpretive description methodology to analyse interview data and create a model that interprets participants' experiences of their nursing work. Results: Nurses understand their work by its role in the healthcare system, rather than by the tasks or activities they complete. This understanding is significant because nurses adapt their work constantly, and rigid definitions of working would not support safe adaptation. Nurses report working across three broad roles: clinical work, which is patient-facing; managing work, which sustains the care environment; and enabling work, which provides supports like research and education that make nursing a profession. Conclusions: Clinical, managing and enabling work have different aims, but all serve the purpose of supporting safe patient care and sustaining healthcare systems. Adaptation is a constant feature of each of these roles. This model may be useful for nurses in structuring and explaining their work and informing nursing workforce policy.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».