Attitudes toward caring for dying patients: An overview among Italian nursing students and preliminary psychometrics of the FATCOD-B scale
Notice bibliographique
Résumé
Background : Extensive research indicated that nursing students at the end of their curricula feel unprepared to care for the dying. Therefore, studies on nursing students’ attitudes to caring for dying patients play a key role in nursing education, and the FATCOD-B scale is the only tool that specifically evaluates them. Methods : A cross-sectional study design was used. During 2013, the FATCOD-B scale was administered to a sample of 82 nursing students. Descriptive statistics, the Student’s t -test, Cronbach’s alpha and principal components analysis were used in data analyses. Results: Italian nursing students’ scores on the FATCOD-B scale seemed to be lower than literature evidence on sums of ratings; however, mean ratings revealed similar levels of attitudes to the dying. Gender and personal experience with dying persons were not predictors of FATCOD-B scores. Internal consistency of the FATCOD-B scale was not satisfactory. Principal component analysis found a four-factor questionable solution for the FATCOD-B scale. Conclusions: Findings from the present study suggest a need for end-of-life care nursing education in Italy. The preliminary results concerning the psychometrics of the scale suggest that the Italian version of the FATCOD-B could be in need of revision. The implications for practice are discussed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».