Knowledge and Attitudes of Nurses in Spain about Inhaled Therapy: Results of a National Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The main problem with inhalation therapy is incorrect use of inhalers. Nurses' limited knowledge may contribute to this situation. This study aimed to assess the level of knowledge and attitudes of respiratory nurses about inhaled therapy. METHODS: A 12-item multiple-choice questionnaire was sent to members in the Nursing Area of the Spanish Society of Pneumology and Thorax Surgery and to nurses working with respiratory patients using inhalers devices. The survey was voluntary, self-administered, and anonymous. It collected demographic characteristics, preferences, and knowledge and education about devices and inhalation technique. RESULTS: A total of 1496 nurses completed the questionnaire correctly. Results showed 65.4% preferred dry powder inhalers (DPI), 8.7% were familiar with all 12 devices listed, 59.6% identified "firing the device after beginning inspiration" as the most important step when using the pressurized metered dose inhaler (pMDI), 53.5% identified ''inhale deeply and forcefully'' as the most significant step using DPI, and 20.4% "always checked a patient's inhalation technique when a new inhaler was prescribed." A composite, variable, general inhaled therapy knowledge pooled the correct answers related to knowledge and showed only 14% of nurses had adequate knowledge of inhaled therapy. CONCLUSIONS: In spite of recent training activities, knowledge concerning use of inhaler devices among Spanish nurses managing patients with respiratory diseases continues to be poor. Improvements are also needed in patient education and follow-up of inhalation techniques. Undergraduate and postgraduate educational programs need to be further developed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».