Palliative Care Knowledge and Attitudes Among Oncology Nurses in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Formal palliative care (PC) education is lacking in the middle eastern state of Qatar. This study was done to assess the need for PC education among oncology nurses in Qatar. METHODS: In March 2012, a self-constructed questionnaire was distributed to 115 nurses at the Qatar National Center for Cancer Care and Research. RESULTS: A total of 115 nurses responded to the questionnaire. The majority (87.8%) were female. Although 60% had more than 10 years of work experience, only 31% had received formal training in PC, with only 6.1% having completed postgraduate training. The majority (63%) of responders attributed this issue to unavailability of PC courses rather than lack of time, interest, or financial issues. Currently, only 16.7% did not express interest in the field, with 56% showing some kind of interest. In terms of knowledge, 54% of the responders were familiar with the World Health Organization ladder for pain relief. Only 43.6% know about Palliative Performance Scale, and half of the nurses know the Edmonton Symptom Assessment System. Overall, 56% of the nurses indicated a need for training in more than 1 aspect. These aspects included training in care of the dying patients (14.6%), communication strategies (22%), caregiver support (10.6%), psychosocial care (15%), pain management (10.2%), other symptom management (13%), and other ethical/spiritual issues (14.2%). CONCLUSIONS: There is a clear deficiency in formal PC education among the nurses at the National Center for Cancer Care and Research, in Qatar. This is reflected by their lack of experience and exposure to PC and their mediocre knowledge in the field. This could be attributed to the fact that formal PC service was established only recently in Qatar (2008). Formal training courses in PC nursing are required.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».