Notice bibliographique
Résumé
AIM: To report an analysis of the concept of mindfulness. BACKGROUND: Mindfulness is an emerging concept in health care that has significant implications for a variety of clinical populations. Nursing uses this concept in limited ways, and subsequently requires conceptual clarity to further identify its significance, use and applications in nursing. DESIGN: Mindfulness was explored using Rodgers evolutionary method of concept analysis. DATA SOURCES: For this analysis, a sample of 59 English theoretical and research-based articles from the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature database were obtained. The search was conducted between all-inclusive years of the database, 1981-2012. REVIEW METHODS: Data were analysed with particular focus on the attributes, antecedents, consequences, references and related terms that arose in relation to mindfulness in the nursing literature. RESULTS: The analysis found five intricately connected attributes: mindfulness is a transformative process where one develops an increasing ability to 'experience being present', with 'acceptance', 'attention' and 'awareness'. Antecedents, attributes and consequences appeared to inform and strengthen one another over time. Mindfulness is a significant concept for the discipline of nursing with practical applications for nurse well-being, the development and sustainability of therapeutic nursing qualities and holistic health promotion. CONCLUSION: It is imperative that nurse well-being and self-care become a more prominent focus in nursing research and education. Further development of the concept of mindfulness could support this focus, particularly through rigorous qualitative methodologies.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».