Resilience for working in Ontario home and community care: registered practical nurses need the support of themselves, family and clients, and employers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The context of practice is often not explicit in the discourse around the personal and professional resilience of nurses. The unique factors related to providing nursing care in home and community care may provide novel insight into the resilience of this health workforce. Therefore, this research addressed how nurses build and maintain resilience working in the home and community care sector. METHOD: A qualitative study was conducted between November 2022 to August 2023 using 36 in-depth interviews (29 registered practical nurses [RPNs], five supervisors of RPNs, two family/care partners (FCPs) of clients receiving home and community care services). Analysis was consistent with a grounded theory approach including coding and comparative methods. RESULTS: The factors of personal and professional resilience were not distinct but rather mixed together in the experience of nurses having resilience working in the home and community care sector. The process of building and maintaining resilience as home and community care nurses was informed by three categories: (1) The conditions of working in HCC; (2) The rapport RPNs held with FCPs; and (3) The nurses' ability for supporting the 'self'. Multiple components to inform these categories were identified and illustrated by the words of the nurse participants. CONCLUSION: The process of building and maintaining resilience by RPNs working in the home and community care sector was guided by the day-to-day experiences of providing care for clients and the conditions of being a mobile health care provider. However, nurses may sense when they need to support their 'self' and must be empowered to request and receive support to do so.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».