A dimensional structure of nurse–patient interactions from a caring perspective: refinement of the Caring Nurse–Patient Interaction Scale (CNPI‐Short Scale)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper reports the development of a short version of the Caring Nurse-Patient Interaction Scale. BACKGROUND: Since the 1980s several instruments have been developed to assess external aspects of caring. They involve using an inductive process of knowledge development to investigate the underlying structure of caring, and few reflect an explicit underlying caring theory. We developed the Caring Nurse-Patient Interactions Scale (CNPI-Long Scale) based on both inductive and deductive processes to assess attitudes and behaviours associated with Watson's 10 carative factors. Two issues led us to abridge our original 70-item scale into a more concise Short Scale (CNPI-Short Scale). First, many of our subscales were moderately to highly correlated, which is an empirical reflection of the theoretical non-independence of the carative factors. Secondly, a 70-item questionnaire was difficult to be deal with in the clinical research setting with severely ill patients because of its length. METHOD: Items selected were determined by factor analysis, with specific theoretical and empirical requirements. Data were collected in September 2003 from 377 nursing students beginning their first, second or third year of a nursing programme. RESULTS: The Short Scale comprises 23 items, reflecting four caring domains: Humanistic Care (four items), Relational Care (seven), Clinical Care (nine) and Comforting Care (three). All items are related to their theoretical domain alone (i.e. factor loading >or=0.40). Alpha coefficients for the four domains were adequate (0.63-0.74, 0.90-0.92, 0.80-0.94 and 0.61-0.76 respectively). CONCLUSIONS: The CNPI-Short Scale, has potential for use in clinical research settings, particularly when questionnaire length is an issue. It is a useful tool for research aimed at demonstrating that caring is indeed fundamental to nursing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».