Can you go? Do you want to go? You must go! : A quantitative study on anesthesia and operating room nurses' experiences of commuting
Notice bibliographique
Résumé
Bakgrund: I dagens vårdsystem ställs det höga krav på kvalitet och flexibilitet, inte minst vid plötsliga förflyttningar för personalen mellan olika sjukhus. Dessa förflyttningar av personalen sker ofta för att hantera personalbrist eller vid akuta vårdbehov och kan innebära stora påfrestningar för personalen. Det kan även innebära att den psykiska och fysiska hälsan påverkas negativt. Syfte: Syftet med denna studie var att undersöka upplevelsen av förflyttning vilket innefattar pendling från sin ordinarie arbetsplats inom operation och anestesi. Metod: Tvärsnittsstudie med kvantitativ ansats. En enkätstudie som riktar sig till specialistsjuksköterskor inom operation och anestesi. I studien deltog totalt 55 anestesi- och operationssjuksköterskor från ett regionsjukhus med tre närsjukhus. Orsaksanalyser gjordes för att studera signifikanta samband mellan de olika sjukhusen. Resultat: Studien visar att anestesi- och operationssjuksköterskor inte alltid upplever tillräcklig patientsäkerhet i samband med pendling mellan sjukhusen, där även arbetsmiljö, återhämtning och privatlivet påverkas. Chefsstöd har ingen direkt påverkan på patientsäkerheten, men påverkar medarbetarnas oro för omorganisering, arbetsutveckling och stämningen på arbetsplatsen. Konklusion: Balansen mellan arbete och privatliv är viktig och arbetslivskonflikter kan orsaka stress och psykisk ohälsa. Pendling kan vara en påfrestande faktor som påverkar återhämtning, sömn och hälsa, vilket understryker behovet av strategier för bättre balans mellan arbete, pendling och privatliv.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».