An exploratory study of nurses' knowledge of antipsychotic drug use with older persons
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Previous research has documented the widespread use of antipsychotic drugs by nursing staff with older persons, although less is known about the knowledge that nurses actually have about these drugs. The purpose of this exploratory, descriptive study was to survey a sample of UK gerontological nurses from different work settings on their knowledge of antipsychotic drugs.Methods: An exploratory descriptive study design was utilised, whereby a sample of nursing staff was given a questionnaire developed to determine knowledge about antipsychotic drugs and their use with older persons. Questionnaires were distributed to 100 nursing staff, including registered general nurses, registered mental nurses, state enrolled nurses, nursing assistants and care assistants. Of the 100 questionnaires distributed, 62 were returned and 57 were completed substantially enough for data analysis.Results: Descriptive statistics including frequencies and means were calculated for demographic variables and the questionnaire responses. Results indicated that the use of antipsychotic drugs within the psychiatric hospital setting was substantial, with 43.7% of patients receiving antipsychotic drugs, for an average length of time of 1.8 years. Conclusions: Nursing staff participants from all three work settings revealed a number of significant knowledge gaps, particularly with regard to appropriate indications for antipsychotic drugs with older persons and the side-effects of antipsychotic drugs. Summary: This paper adds new information regarding the use of antipsychotic drugs in the nursing care of older people.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».