Finnish nurses’ views of support provided to families about traumatic brain injury patients’ daily activities and care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Large numbers, almost eight million, of brain injuries are diagnosed worldwide annually. Social support (informational, emotional and practical) has been identified as essential for helping members of TBI patients’ families to cope with the severe situations these injuries cause. We have assessed nurses’ views of the support provided in Finland. Methods: The target group included all nursing staff (n = 172) of neurosurgical wards in Finland. Data were collected during 2010, from 115 of these nurses working in neurosurgical wards of all five Finnish university hospitals. The response rate was 67 %. The data were analysed (using SPSS version 17 software) by calculating descriptive statistics, applying Kolmogorov-Smirnov tests, and ANOVA (one- and two-way), MANOVA and linear regression analyses. Results: The results indicate that nurses’ education affects the practical support they provide to TBI patients' family members: registered nurses considered themselves most likely to take into account issues related to liaison with family members. The length of work experience was related to how often nurses reported discussing mood swings and other TBI symptoms with family members. Conclusions: Providing practical support to TBI patients’ family members requires nurses to possess multidimensional practical competences related to the symptoms caused by the brain injury.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».