Oncology nursing in the Eastern Mediterranean Region: listening to the workforce
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over half the countries in the World Health Organization (WHO) Eastern Mediterranean Region (EMR) are experiencing conflict or are socially fragile, compromising cancer care. Nonetheless, throughout the EMR, competent nurses are major players in the cancer care team. The aim of this paper is to portray the challenges and opportunities for oncology nursing in the EMR. METHODS: This paper draws upon the relevant literature on oncology nursing across EMR with a focus on Afghanistan, Lebanon, Somaliland, and Iran. To enhance the scant nursing literature and obtain real-life experiences, short interviews were undertaken with nine nurses and two doctors, personal contacts of the authors, working in cancer care in those countries. RESULTS: Against the general background of vast economic constraints in health services, the lack of recognition of oncology nursing as a speciality and high rates of nurse migration, many oncology nurses in EMR are fighting for professional recognition and some are working under unsafe conditions. Undeterred by these circumstances, nurses are making every effort to care compassionately for people with cancer. CONCLUSIONS: The perspectives of the cancer workforce in EMR both foster an appreciation of cultural diversity and provide the evidence and motivation for oncology nurses worldwide to further collaborate via global nursing organisations to strive for country-specific recognition and change in nursing practice.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».