Development of a shared theory in palliative care to enhance nursing competence
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This discussion article focuses on the theoretical development of a shared theory in the field of palliative care nursing through a process of comparison between Bandura's social cognitive theory and Orem's conceptual model. BACKGROUND: In many countries, nurses are little prepared to provide care to patients with life-limiting illness. Bandura's theory provides an appropriate framework for evaluating the impact of training programmes aimed at improving nursing competence in palliative care. However, this borrowed psychological theory is not specific to nursing contexts. Orem's self-care deficit theory seems to be an appropriate nursing model to guide the use of Bandura's theory in palliative care nursing situations. DATA SOURCES: A review of the literature published between 1987 and 2011 was conducted to evaluate how Bandura's social cognitive theory and Orem's conceptual model have been linked at a theoretical level in the past. DISCUSSION: Bandura's theory has been linked with Orem's model essentially at the patient level. A new shared theory that combines Bandura's social cognitive theory and Orem's conceptual model at the nursing level is thus proposed. Palliative care nursing self-competence is hypothesized to influence the quality of nursing interventions in palliative care situations. CONCLUSION: To further demonstrate the relevance of this proposed shared theory in palliative care nursing contexts, empirical studies are recommended. This shared theory has the potential to provide a solid theoretical framework for evaluating nursing training programmes and, eventually, to improve quality of care and quality of life for patients with life-limiting illness.
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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 | 0,022 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».