Impacts of Technology Use on the Workload of Registered Nurses: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Technology is an integral part of healthcare. With the rapid development of technological innovations that inform and support nurses, it is important to assess how these technologies may affect their workload particularly in rural contexts, where the workforce and supports may be limited. METHODS: This literature review guided by Arksey and O'Malley's scoping review framework describes the breadth of technologies which impact on nurses' workload. Five databases (PubMed, CINAHL, PsycInfo, Web of Science, Business Source Complete) were searched. Thirty-five articles met the inclusion criteria. A data matrix was used to organize the findings. FINDINGS: The technology interventions described in the articles covered diverse topics including: Cognitive care technologies; Healthcare providers' technologies; Communication technologies; E-learning technologies; and Assistive technologies and were categorized as: Digital Information Solutions; Digital Education; Mobile Applications; Virtual Communication; Assistive Devices; and Disease diagnoses groups based on the common features. CONCLUSION: Technology can play an important role to support nurses working in rural areas, however, not all technologies have the same impact. While some technologies showed evidence to positively impact nursing workload, this was not universal. Technology solutions should be considered on a contextual basis and thought should be given when selecting technologies to support nursing workload.
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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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».