Registered nurses' challenges in telephone counselling : A systematic literature study
Bibliographic record
Abstract
Introduktion: Telefonrådgivning är ett sätt för vårdsökande att få vård i Sverige och i vissa andra länder i världen exempelvis i Storbritannien, Canada, USA m.fl. Sjuksköterskor arbetar med telefonrådgivning och hänvisar vårdsökande till rätt vårdnivå. Möten med vårdsökande i telefonen är korta och komplexa vilket kräver hög kompetens. Sjuksköterskor upplever olika utmaningar som kan vara hinder i utförandet av sitt arbete. Syfte: Syftet med studien är att beskriva sjuksköterskors upplevelser av utmaningar i telefonrådgivning. Metod: Metoden var en systematisk litteraturöversikt. Datainsamling genomfördes i databaserna CINAHL och PubMed, och nio kvalitativa artiklar ingick i studien. Graneheim och Lundman (2004) kvalitativ innehållsanalys användes i dataanalysen. Dataanalysen genomfördes med kvalitativ innehållsanalys. Resultat: Resultatet visade att sjuksköterskorna upplevde olika utmaningar i telefonrådgivning som påverkade deras arbete. Kommunikativa utmaningar, organisatoriska utmaningar och arbetsmiljöutmaningar upplevdes som en svårighet. Utmaningar i möte med vårdsökande, bedömning och beslutsfattning, teknologiska utmaningar samt etiska utmaningar var också som utmanade. Kompetens är viktigt i telefonrådgivning på grund av en icke-visuell kontakt. Arbetsgivaren har ett ansvar att hitta lösningar så att dessa utmaningar blir hanterbara. Slutsats: Studien kan öka medvetenheten hos arbetsgivare och vårdsökande om sjuksköterskors utmaningar i telefonrådgivning, vilket kan förbättra sjuksköterskornas arbetssituation. För att förbättra sjuksköterskornas arbetssituation behövs investeringar inom arbetsmiljö och kompetenshöjning, vilket bör förbättra vårdkvaliteten.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.042 | 0.156 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".