Oncology nurses’ experiences regarding patients’ use of complementary and alternative therapies
Notice bibliographique
Résumé
In their search for information and in making decisions about complementary and alternative therapies, patients will turn to oncology nurses. How oncology nurses respond to the patient's questions or comments can have an impact on the decision a patient makes about pursuing a particular therapy or whether the patient feels supported. The impetus for this work was the desire to understand how oncology nurses are responding to the patient trend of using complementary and alternative therapies. Twenty-eight nurses were interviewed over the telephone and a content analysis was completed from the transcribed interviews. The nurses who participated in this study regularly engaged in conversations with patients about complementary therapies and were aware of the reasons patients pursued these therapies. Conversations about alternative therapies occurred less frequently, but often created turmoil for the nurse. The nurses thought they had a role in maintaining an open dialogue about therapies, but felt their knowledge about particular therapies was limited. Obtaining information was a challenge and they often learned about specific therapies from patients and the popular media. Turmoil arose for nurses most often with regards to patients pursuing ingested therapies or alternative therapies. Nurses suggested complementary therapies to patients, but usually waited for patients to raise the topic of alternative therapies. Providing support to patients, whatever course they are choosing to pursue, was seen as an important nursing role.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».