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Enregistrement W2121877317 · doi:10.1177/1074840708326493

Softening Suffering Through Spiritual Care Practices: One Possibility for Healing Families

2008· review· en· W2121877317 sur OpenAlexaff
Lorraine M. Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Nursing · 2008
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpiritualityPrayerObligationNursingSpiritual carePsychologyPastoral carePsychotherapistClinical PracticeMoral obligationNursing careMedicineAlternative medicineLawEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nurses are engaged and encounter suffering routinely and commonly in their everyday practice. It is therefore a moral and ethical obligation for nurses to soften the emotional, physical, and spiritual suffering of the individuals and families in their care. Softening suffering is the heart of nursing. However, this article ponders the question, "What happened to suffering in nursing care?" A discussion of suffering is explored from many aspects, such as what invites suffering and the connection of suffering to spirituality. Lessons learned from the author's clinical practice and research are described, such as acknowledging suffering, social support, hope and prayer, and individual and family counseling. Finally, seven spiritual care practices within the Trinity Model that have shown to be useful in softening suffering are offered. An actual clinical example is woven throughout to illustrate the benefits of these spiritual care practices in the mission of softening illness suffering.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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