Burnout and its subsequent impact on quality of care provided by nursing occupations in the long-term care sector: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Individuals who work in the nursing sector play a crucial role in the healthcare system, yet those working in long-term care (LTC) facilities often face challenges and are at risk of burnout due to occupational factors such as workload. This burnout can affect their ability to provide optimal care to their residents. This scoping review protocol aims to understand the impact of burnout on the capacity to deliver high-quality care among nursing-related occupations in LTC settings. Methods and analysis: A search will be conducted across Embase, CINAHL, Medline and APA PsycINFO. Studies will be included if they examine nursing professionals employed in the LTC sector, assess their experiences of burnout and explore how this burnout affects the quality of care they provide. No restrictions on publication year will be applied, and all study designs except knowledge syntheses will be considered. Eligible studies will be published in English or available in English translation. The study screening and data extraction will be completed by two independent reviewers. The included studies will undergo quality assessment using the Agency for Healthcare Research and Quality tool and the Newcastle-Ottawa Scale and the Critical Appraisal Skills Programme. A narrative synthesis approach will be used to report the findings. Ethics and dissemination: Ethics approval and consent to participate are not applicable. A scoping review will be prepared by a research team at the University of Toronto following the protocol procedure. Subsequently, this manuscript will be prepared and submitted to a peer-reviewed journal to disseminate study findings to the research community and contribute to the growing field of nursing well-being research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».