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Enregistrement W7106006135 · doi:10.7939/83121

Nurse Leader Experiences with Supporting the Return to Work (RTW) of Nurses Following Operational Stress Injury (OSI)

2025· dissertation· en· W7106006135 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchInclusion (mineral)Health careInterpersonal communicationWork (physics)Nurse managerInterpersonal relationshipOccupational stressOccupational safety and healthTraumatic stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nurses are exposed to potentially psychologically traumatic events in the workplace which can lead to operational stress injuries (OSIs). Workplace reintegration after an OSI can be challenging, especially with repeated exposure to potentially traumatic scenarios, returning to the site of their initial injury, and workplace demands. Nurse leaders, such as unit managers, patient care managers, and clinical nurse educators, have the unique role of assisting OSI-injured nurses with their reintegration into the workplace after injury. Objective: This study aims to examine nurse leaders’ experiences on the return-to-work (RTW) process for nurses recovering from OSIs, and to identify barriers and opportunities to improve reintegration practices in healthcare settings. Theoretical Framework: This study adopts a systems-level perspective, drawing on organizational behavior and trauma-informed care theories to explore individual, managerial, and organizational influences on RTW experiences. Methods: This thesis used qualitative descriptive analysis to explore the RTW processes of nurses. It consists of both a (1) literature review that explored the current state of the literature, and (2) qualitative study that used semi-structured interviews conducted with nursing leaders across Alberta, Canada to capture leadership perspectives. Results: Four articles meeting inclusion criteria and transcripts from 12 interviewed nurse leaders were thematically analyzed to identify issues impacting RTW across micro, meso, and macro levels. Based on the literature, effective support relies on a combination of organizational structure, interpersonal skills of the RTW coordinator, case management expertise, and flexibility. Three key themes emerged from the interviews: 1) micro level: psychological impacts for the individual, 2) meso level - leadership approaches to RTW and deficiencies, and 3) macro level - organizational structure and workplace culture inclusive of challenges such as the invisibility of psychological injuries, leadership gaps, and systemic cultural barriers to effective reintegration of OSIs. Conclusions: The study revealed critical deficiencies in current RTW practices in nurses with OSI’s, underscoring the need for trauma-informed leadership, integrated mental health support, adequate leadership training and organizational cultures that prioritize psychological well-being. Addressing these gaps is essential for improving retention, recovery outcomes, and workplace health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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