What areas of cancer care do Norwegian nurses experience as problems?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the number of people diagnosed with cancer increases and the treatment of cancer changes and improves, the challenges and problems nurses experience in clinical practice are also changing. AIMS: To describe the problems that nurses in cancer care face in their day-to-day practice. Such information can be used to improve the quality of nursing care. DESIGN: A questionnaire was distributed to half of the members of the Norwegian Society of Nurses in Cancer Care (n = 464). Instrument. The survey questionnaire had previously been used in a Canadian study. The nurses were asked to consider 80 different areas relevant to cancer nursing and to indicate the extent to which each posed a problem for them in clinical practice. The sex, age and educational level of the nurses were also recorded, together with the work setting and number of years they had been employed in nursing. RESULTS: The response rate was 43% (199 of 464). The area the nurses experienced as being the greatest problem in their clinical practice was patients' anxiety. Problems connected with nutrition, the development of the cancer itself and grieving, and symptoms like nausea and vomiting and fatigue were also frequently rated as problems. The results also show some significant correlations between the rating of problems and variables such as work setting, years in practice and educational level. CONCLUSIONS: The present study shows that nurses in cancer care mainly experience psychological issues as problems in their clinical practice, which confirms previous research. The impact of work setting, years in clinical practice and education was surprisingly small. As the majority of nurses today will meet cancer patients during their professional careers, further research is needed in this area.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».