Work environment, health outcomes and magnet hospital traits in the Canadian nephrology nursing scene.
Notice bibliographique
Résumé
Nephrology, like others areas of health care, is confronting a nursing shortage. Unless action is taken to address nursing shortages, patient care may be negatively affected (American Nephrology Nurses' Association, 2007). Previous studies have been conducted on magnet hospital traits, quality of nursing worklife, empowerment, job satisfaction, burnout, health outcomes, and their influence on nursing retention in Canada. However, there is little research in this area specific to nephrology nursing. This descriptive study examined whether magnet hospital traits, empowerment, and organizational support contribute to Canadian nephrology nurses' job satisfaction, health outcomes, and perceived quality of patient care. A randomly selected sample of 300 nurse members of the Canadian Association of Nephrology Nurses and Technologists (CANNT) was asked to complete a survey consisting of four instruments: The Nursing Work Index (Lake, 2002), the Conditions of Work Effectiveness Questionnaire II (Laschinger, Finegan, Shamian, & Wilk, 2001), the Pressure Management Indicator (Williams & Cooper, 1998), and the Maslach Burnout Inventory (Maslach, Jackson, & Leiter, 1996). There was a 48.1% response rate. Results demonstrated that some aspects of the Canadian nephrology nursing environment were rated quite favourably (e.g., high standards of care are expected; good working relationships with peers), but areas requiring improvement were evident (e.g., assignments that foster continuity of care). Overall, the nurses felt empowered. The results of the Pressure Management Indicator and Maslach Burnout Inventory indicated that nephrology nurses are generally coping well, but that some of them are struggling. Strategies that improve work environments could promote the recruitment and retention of nephrology nurses. Further research in this area is warranted.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».