A communication intervention for nursing staff in chronic care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The paper is a report of a study conducted to evaluate the effect of a brief, focused educational intervention on the quality of verbal interactions between nursing staff and patients in a chronic care facility. BACKGROUND: Positive nurse-patient communication in chronic care is crucial to the quality of life and well-being of patients. Despite this, patients are dissatisfied with these interactions and nursing staff indicate the need for additional training. METHOD: A repeated-measures design was used to collect data between April 2003 and February 2004, by audiotaping verbal interactions between nursing staff and patients during morning care. Baseline data were analysed and an educational intervention was developed based on the results of the pretest. Five months after the educational intervention, interactions between the same nursing staff and patients were audiotaped. Twenty-seven randomly chosen patients and selected nursing staff participated in the study. Data were analysed using a qualitative comparative method, and a quantification technique was developed to compare the quality of the interactions before and after the intervention. FINDINGS: Preintervention interactions were task-oriented, superficial and dominated by nursing staff. Results statistically significantly improved after the intervention was implemented. Nursing staff were less authoritative, used more solution-focused communication and interactions had a statistically significantly higher positive ratio. CONCLUSION: Brief interventions can change nursing staff's communication practice and they realized the importance of effective communication as a fundamental component to deliver patient-focused care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».