Nurses’ perceptions of quality end‐of‐life care on an acute medical ward
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper reports the findings of a study that generated a conceptual model of the nursing behaviours and social processes inherent in the provision of quality end-of-life care from the perspective of nurses working in an acute care setting. BACKGROUND: The majority of research examining the issue of quality end-of-life care has focused on the perspectives of patients, family members and physicians. The perspective of nurses has generally received minimal research attention, with the exception of those working within palliative or critical care. The vast majority of hospitalized patients, however, continue to be cared for and die on medical units. To date, little research has been conducted examining definitions and determinants of quality end-of-life care from the perspective of nurses working in acute adult medical settings. METHOD: Grounded theory method was used in this study of 10 nurses working on acute medical units at two tertiary university-affiliated hospitals in central Canada. Data were collected during 2002 by interview and participant observation. FINDINGS: The basic social problem uncovered in the data was that of nurses striving to provide high quality end-of-life care on an acute medical unit while being pulled in all directions. The unifying theme of 'Creating a haven for safe passage' integrated the major sub-processes into the key analytic model in this study. 'Creating a haven for safe passage' represents a continuum of behaviours and strategies, and includes the sub-processes of 'facilitating and maintain a lane change'; 'getting what's needed'; 'being there'; and 'manipulating the care environment'. CONCLUSION: The ability of nurses to provide quality end-of-life care on an acute medical unit is a complex process involving many factors related to the patient, family, healthcare providers and the context in which the provision of end-of-life care takes place.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».