Staying but Struggling: A Concept Analysis of Quiet Quitting in Nursing Practice
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To clarify the concept of quiet quitting in nursing practice. DESIGN: Concept analysis using Walker and Avant's concept analysis methodology. METHODS: The eight-step method by Walker and Avant guided the concept analysis. DATA SOURCES: A systematic literature search was conducted in CINAHL, PsycINFO, Scopus and MEDLINE without date restrictions, identifying 36 empirical and theoretical articles published in English. RESULTS: Quiet quitting in nursing is defined by four key attributes: minimal compliance with job expectations, psychological and emotional detachment, withdrawal of discretionary effort and lingering in role despite dissatisfaction. Antecedents include unhealthy work environments, psychosocial strain (e.g., burnout, moral distress) and individual/demographic influences (e.g., age, coping strategies). Consequences include impaired team dynamics, reduced care quality and organisational decline and increased turnover intentions. Twenty-five studies used validated measurement tools, notably the Quiet Quitting Scale. CONCLUSION: Quiet quitting is a subtle form of disengagement distinct from burnout and turnover. It reflects an adaptive coping response to sustained dissatisfaction and unmet expectations. It is both widespread and underrecognized, with implications for healthcare sustainability. IMPLICATIONS FOR PROFESSIONAL AND CLIENT CARE: Understanding and addressing quiet quitting is essential for safeguarding professional standards, promoting nurse engagement and ensuring high-quality patient care. Early identification and systemic reforms are critical to mitigating its impact. IMPACT: This study addresses the emerging challenge of nurse quit quitting. Findings can inform leadership, education and policy development globally, particularly in healthcare settings facing workforce strain, moral distress and retention challenges. REPORTING METHOD: This article adheres to the PRISMA-ScR reporting guidelines. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: This study did not include patient or public involvement in its design, conduct, or reporting.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».