MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389049409 · doi:10.1186/s12960-023-00877-7

Characterising support and care assistants in formal hospital settings: a scoping review

2023· review· en· W4389049409 sur OpenAlexaboutno aff
Vincent Kagonya, Onesmus Onyango, Michuki Maina, David Gathara, Mike English, Abdulazeez Imam

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health and Care Research Applied Research Collaboration Oxford and Thames ValleyWellcome TrustWellcome
Mots-clésCINAHLWorkforceHealth careNursingPopulation healthMedicinePopulationContext (archaeology)Health administrationHealth services researchAcute careDocumentationThematic analysisPsychologyQualitative researchPublic healthPsychological interventionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A 15 million health workforce shortage is still experienced globally leading to a sub-optimal healthcare worker-to-population ratio in most countries. The use of low-skilled care assistants has been suggested as a cost-saving human resource for health strategy that can significantly reduce the risks of rationed, delayed, or missed care. However, the characterisation, role assignment, regulation, and clinical governance mechanisms for unlicensed assistive workforce remain unclear or inconsistent. The purpose of this study was to map and collate evidence of how care assistants are labelled, utilised, regulated, and managed in formal hospital settings as well as their impact on patient care. METHODS: We conducted a scoping review of literature from PUBMED, CINAHL, PsychINFO, EMBASE, Web of Science, Scopus, and Google Scholar. Searches and eligibility screening were conducted using the Participants-Context-Concepts framework. Thematic content analysis guided the synthesis of the findings. RESULTS: 73 records from a total of 15 countries were included in the final full-text review and synthesis. A majority (78%) of these sources were from high-income countries. Many titles are used to describe care assistants, and these vary within and across countries. On ascribed roles, care assistants perform direct patient care, housekeeping, clerical and documentation, portering, patient flow management, ordering of laboratory tests, emergency response and first aid duties. Additional extended roles that require higher competency levels exist in the United States, Australia, and Canada. There is a mixture of both positive and negative sentiments on their impact on patient care or nurses' perception and experiences. Clinical and organisational governance mechanisms vary substantially across the 15 countries. Licensure, regulatory mechanisms, and task-shifting policies are largely absent or not reported in these countries. CONCLUSIONS: The nomenclature used to describe care assistants and the tasks they perform vary substantially within countries and across healthcare systems. There is, therefore, a need to review and update the international and national classification of occupations for clarity and more meaningful nomenclature for care assistants. In addition, the association between care assistants and care outcomes or nurses' experience remains unclear. Furthermore, there is a dearth of empirical evidence on this topic from low- and middle-income countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Resources for HealthMême sujetNursing education and managementTravaux en français237 207