How Do We Keep our Heads above Water? An Embedded Mixed-Methods Study Exploring Implementation of a Workplace Reintegration Program for Nurses Affected by Operational Stress Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses are exposed to potentially psychologically traumatic events which can lead to operational stress injuries (OSI). Workplace reintegration after an OSI can be challenging, especially with repeated exposure to potentially traumatic scenarios and workplace demands. A workplace reintegration program (RP) originally developed for police officers may be of benefit for nurses returning to work after an OSI. The purpose of this study is to investigate the perceived need for an RP for nurses, and its potential contextualization and implementation in the nursing context using an implementation science approach. METHODS: = 19). Data analysis was conducted using descriptive statistics, thematic analysis, and an organizational readiness assessment. RESULTS: Study participants indicated that formalized processes were rarely used to support nurses returning to work after time off due to mental health challenges. Themes included (1) "The Perfect Storm": the current state of return-to-work, (2) Integral Needs, and (3) A Break in the Clouds: hope for health. CONCLUSIONS: Exploration of innovative programs such as the RP may provide additional support to nurses affected by OSIs. Further research is needed regarding workplace reintegration for nurses, and contextualization and evaluation of the RP.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».