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Enregistrement W1608287684 · doi:10.1111/j.1440-1800.2011.00534.x

A discursive exploration of the practices that shape and discipline nurses’ responses to postoperative delirium

2011· article· en· W1608287684 sur OpenAlexaff
Mary Kjorven, Kathy L. Rush, Rachelle Hole

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaInterior Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumPsychologySociologyNursingMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A discursive exploration of the practices that shape and discipline nurses' responses to postoperative delirium Although delirium is classified as a medical emergency, it is often not treated as such by health care providers. The aim of this study was to critically examine, through a poststructural, Foucauldian concept of discourse, the language practices and discourses that shape and discipline nurses' care of older adults with postoperative delirium (POD) with a purpose to question accepted nursing practice. The study was based on data collected from face-to-face, in-depth, personal interviews with six nurses who work on an acute postoperative patient care unit. Five analytic readings of the data identified two prominent discourses at work in nursing practice which influenced the care of patients with POD. These were identified as discourses of legitimacy/illegitimacy and discourses of nursing work. Through the process of poststructural analysis it became evident that one overriding discourse - the biomedical/scientific discourse - served to direct, legitimize and govern all other discourses. The findings of this study have implications for nursing knowledge and practice, length of hospital stay and improved patient outcomes. This study builds on previous work and is the first study to conduct a discourse analysis illuminating nurses' responses to POD through comparison with other acute medical emergencies from a poststructural perspective.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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