Work Disparities and the Health of Nurses in Long-Term Care: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Work disparities, such as unfairness in pay or unequal distribution of work experienced by nurses in long-term care (LTC), can impact the retention and health of this workforce. Background: Despite the significant impact of disparities on nurses’ health in LTC, a literature review on work disparities of nurses in LTC has not been conducted. Method: This scoping review aimed to explore the nature and extent of research on meso-level work disparities experienced by nurses in LTC and its links with nurse health and well-being. Five databases were searched: MEDLINE (Ovid), EMBASE (Ovid), PsycINFO (Ovid), SCOPUS, and CINAHL (EBSCO host). Results: Of the 5652 articles retrieved, 16 studies (14 quantitative and 2 qualitative) published between 1997 and 2024 met the inclusion criteria. A total of 53 work disparities were identified. Only four articles investigated the association of a work disparity with a variable of health (e.g., physical, mental, or poor general health). Conclusions: The results suggest that more attention to how disparities impact nurses’ health and lived experiences is warranted. Meso-level disparities from this review provide an initial basis to consider possibilities in the workplace, especially in supporting equity and opportunities for health and well-being at work (e.g., through fair access to professional growth opportunities and a more equitable balance of work expectations and demands of nursing staff). Future studies of the intersection of macro- and meso-level factors are needed to inform better workplace practices and social and economic policies to support the well-being, health, and safety of nurses at work in LTC.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».