Analysis of nurse conversation: methodology of the process recording
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of nurse conversation: methodology of the process recording The study explored elements of effective nurse-client interaction between a nurse and a nursing home resident on the third day of the client's recovery from surgery. The interaction was recorded from memory in the form of a process recording then divided into unique conversation segments. Two nurses independently used seven typologies to classify segments of the conversation. Cohen's coefficient kappa for inter-rater reliability of the classifications was 0.98. Findings from the study revealed that two-thirds of the nurse's conversation was effective and consistent with the orientation phase of the nurse-client relationship. The nurse communicated her role through the provision of leadership, resources and help, and technical expertise. Her approaches were rather evenly divided between making requests, giving information, and affirming the client's experience. One-third of the conversation was oriented toward assessment and diagnosis, one half toward treatment of the client's experiences, and the rest toward planning and evaluation. Themes identified in the client's conversation included issues of dependency, disorientation to time, unresolved grief, separation anxiety, and the client's need for validation. These findings are valuable for illuminating the contribution that nurse conversation makes to evidence-based clinical practices. They also have implications for further refinements in the use of the process record and multiple coding schemes for the study of the nurse-client relationship.
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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 | 0,058 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».