Nurses’ Challenges and Strategies for Enhancing Care Quality and Safety
Notice bibliographique
Résumé
The global healthcare landscape continually emphasizes the critical importance of high-quality and safe patient care, with nurses serving as the foundational providers at the point of care, significantly influencing patient outcomes. Persistent issues, including adverse events, patient dissatisfaction, and nursing workforce challenges, necessitate a comprehensive understanding of the obstacles nurses face and the strategies they employ to uphold standards. The objective of this review was to systematically synthesize existing literature to identify the principal challenges encountered by nurses and explore effective strategies for enhancing the quality and safety of care delivery. This integrative literature review, utilizing a rigorous systematic approach to collate findings from diverse international studies, revealed that major challenges include pervasive occupational burnout, suboptimal nurse-to-patient staffing ratios, communication breakdowns, and a poor organizational work environment. Key strategies identified for enhancing care quality and safety center on fostering supportive work climates, implementing robust staffing policies, utilizing professional development programs focused on precision health and safety competencies, and strengthening interprofessional collaboration. The major recommendation is for healthcare systems to implement multi-faceted, nurse-centered interventions that address both systemic and individual factors. In conclusion, addressing nurses’ challenges through strategic, evidence-based initiatives is essential for improving the nursing work environment, which directly correlates with enhanced patient care quality and safety. The implications of these findings are substantial for healthcare policymakers and organizational leadership, guiding targeted resource allocation and policy development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».