Opportunities, Challenges, and Future Directions for the Integration of Automation in Nursing Practice: Discursive Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global health care systems are under increasing strain due to aging populations, workforce shortages, and rising patient complexity. In response, automation technologies are being explored as a means to optimize nursing workflows, reduce burdens, and improve patient outcomes. However, the integration of such technologies raises complex ethical, legal, and professional considerations that remain insufficiently addressed in current literature. Objective: This study aims to critically examine the integration of automation into nursing practice through a discursive analysis. Specifically, it seeks to (1) identify nursing tasks most amenable to automation; (2) evaluate the benefits and drawbacks of automating these tasks; (3) explore ethical and legal implications; (4) propose strategies for ethical and equitable integration; and (5) outline future directions for research, practice, and policy. Methods: An integrative review and conceptual analysis were conducted, grounded in sociotechnical systems theory and the ethics of care. A structured search across PubMed, CINAHL, Scopus, Web of Science, and JMIR Publications identified 73 peer-reviewed papers published between 2019 and 2025. Thematic synthesis was performed to identify key domains relevant to automation in nursing. Results: Five major categories of automatable nursing tasks were identified: administrative documentation, medication management, patient monitoring, infection control, and mobility support. Automation in these areas was associated with improved efficiency, enhanced patient safety, and reduced physical and cognitive workload for nurses. Nevertheless, challenges such as deskilling, dehumanization of care, inequitable access, and unclear legal accountability were prominent. The study proposes the Integration of Automation Technologies in Nursing Practice Conceptual Framework. Conclusions: The ethical integration of automation into nursing practice requires more than technological readiness; it demands policy development, targeted education, and inclusive governance. When guided by professional values and human-centered design, automation can complement nursing practice and improve care delivery. Future research should prioritize longitudinal impact assessments, legal clarity, and equitable infrastructure investment to support sustainable adoption.
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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 | 0,139 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,032 |
| Communication savante | 0,027 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».