Knowledge and perceived competence among nurses caring for the dying in long-term care homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of care provided to dying long-term care (LTC) residents is often inadequate, which may be due to the lack of formal training that LTC staff receive in palliative care (PC). The present cross-sectional study assessed PC knowledge and self-efficacy in ability to provide PC in a sample of registered nurses working in LTC homes. METHOD: A survey was conducted in four LTC homes in October 2009 to June 2010. Nursing staff knowledge of PC was evaluated using the Palliative Care Quiz for Nurses (PCQN). The Self-Efficacy in End-of-Life Care Survey (S-EOLC) was used to measure nursing staff confidence in their ability to provide PC. FINDINGS: Close to 60% of the nursing staff participated (69 of 119). The participants did not score highly on the PCQN: the average correct score ranged from 52.50% to 63.41% across the homes. There were no significant differences between the homes for the mean number of correct responses on the PCQN (P=0.329) or mean scores for the three S-EOLC subscales. Rank ordering of the percentage of correct PCQN answers by item and LTC home demonstrated that similar misconceptions were held across homes. CONCLUSION: Despite their confidence in PC practice, the participants' PC knowledge gap reveals a need for PC training for staff working in LTC homes. The PC education and training provided should both include a gerontological perspective and address the expertise and knowledge already held by staff.
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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 | 0,000 |
| 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 ».