Optimizing the Role of Registered Practical Nurses in the Operating Room: A Two-Phase Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundCurrent nursing shortages are shifting approaches to health human resource planning. Broad changes are being implemented to support system planning, however, there is a need to engage in targeted strategies that address shortages in specialty nursing areas, such as the operating room.PurposeThe purpose of this study was to explore how Registered Practical Nurses (RPNs) are currently utilized within operating room settings in Ontario, Canada.MethodsA two-phase qualitative descriptive study design was conducted. Phase 1 consisted of an online survey and Phase 2 consisted of individual, semi-structured virtual interviews. Participants included nurses working in urban and community hospitals and/or private clinics. Descriptive statistics were used to report participant demographic data, and qualitative data were analyzed using inductive content analysis.ResultsSixty-five participants completed the survey, and 13 participants completed the semi-structured interviews. Participants identified differences in RPN role utilization within different healthcare settings, teamwork and work culture. Recommendations for RPN leadership opportunities, policy support, professional development, and the role of professional nursing organizations were also identified.ConclusionGiven the complex nature of healthcare systems, new models of care, and evolving scopes of practice for healthcare providers, it is important to consider how RPNs can be further utilized to support patient care including specialty areas. Re-evaluating the roles and responsibilities of RPNs in healthcare is essential to strengthen the nursing workforce and prepare for ongoing human resource challenges.
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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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».