Identifying the obstacles facing emergency nurses regarding treating CTAS1 and CTAS2 in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency nurses play a pivotal role in delivering efficient emergency healthcare, yet they often encounter numerous challenges, especially while managing life-threatening cases, impacting both their well-being and patient satisfaction. This study seeks to identify the prevalent challenges faced by these nurses in Saudi hospitals when handling Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS1 and CTAS2) cases, with the aim of mitigating or managing these issues in the future. METHODS: This study incorporated a mixed-method approach to identify obstacles in Emergency Department (ED) nursing treatment of CTAS1 and CTAS2 cases in two major Saudi Arabian hospitals. The research began with qualitative focus group interviews with expert ED nurses, followed by a quantitative survey to measure and explore relationships among the qualitative findings. Data analysis leveraged qualitative thematic analysis and principal component analysis, ensuring rigorous examination and validation of data to drive meaningful conclusions. FINDINGS: From expert interviews, key challenges for emergency nurses were identified, including resource management, communication, training compliance, and psychological factors. A survey of 172 nurses further distilled these into five major issues: patient care management, handling critical cases, administration support, patient care delay, and stress from patients' families. CONCLUSION: Through a mixed-method approach, this study pinpoints five pivotal challenges confronting emergency nurses in Saudi hospitals. These encompass difficulties in patient care management, the psychological toll of handling critical cases, inadequate administrative support, delays due to extended patient stays, and the stress induced by the presence of patients' families, all of which significantly impede emergency department efficiency and compromise nurse well-being.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».