Patient experiences of uncertainty - a synthesis to guide nursing practice and research
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to provide a synthesis of patients' experiences of uncertainty in illness and the interventions outlined, based on qualitative research. BACKGROUND: There is a need to explore various patient experiences from a nursing perspective in order to achieve evidence-based practice and improve the quality of care. Uncertainty in illness is a dynamic experience - a stressor with a major impact on patients' illnesses. METHODS: A literature search performed on PubMed and Cinahl yielded 15 qualitative studies that met the inclusion criteria and which were analysed and interpreted. RESULTS: Experienced uncertainty was one of two main areas comprising three themes: explaining, feeling and facing uncertainty. The second main area was suggested intervention strategies consisting of three themes: organizing the patient trajectory throughout the health-care system, supporting patients through relationships and providing knowledge through clear and accurate communication. CONCLUSION: Providing insight, confidence and supporting the patients' feeling of control are of importance for health-care professionals. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: Structured organization of the trajectory system should be followed up, while outcome measures (patient satisfaction), education and training programmes for patients and families after discharge to improve coping strategies and reduce uncertainty should be developed. Nurse leaders should work towards the establishment of clinical academic nursing positions to integrate knowledge, skills, experiences and research into everyday routines.
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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 | 0,045 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».