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Enregistrement W2169004704 · doi:10.5430/jnep.v4n1p237

The attitude of Greek student nurses toward euthanasia

2013· article· en· W2169004704 sur OpenAlexvenueno aff
Nick Bakalis, Nanouri Filippia, Ntzoufra Maria, Panagiotis Kiekkas

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)NursingPsychologyFocus groupNurse educationMedicineMedical educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Although the focus, on euthanasia, is often exclusively on the involvement of physicians, the involvement of nurses is also given much attention. The aim of the research was to determine and compare the attitude of Greek student nurses toward euthanasia throughout the duration of pre-registration nursing education. Design: Descriptive study was used in order to determine and compare the attitude of Greek student nurses toward euthanasia. Method: A valid and modified questionnaire was used, the Frommelt Attitude Toward Care of the Dying (FATCOD), for data collection. The sample constituted of 599 students. Results: The majority of students evaluated their knowledge in euthanasia as ‘low’. Most students report that the nursing education prepares them from ‘few’ to ‘not at all’ for euthanasia. The students were negative about the legalisation of euthanasia in Greece. The most important factors that influence their decision about euthanasia were patients’ decision, the department protocols and personal belief. Discussion and Conclusions: Although the cultural context is a significant issue in euthanasia, nurses professional rights in Greece should be modified and the educational programs need to be added with courses which will provide students nurses with stimuli and critical thinking abilities. Implications for Practice: Nurses should have the appropriate scientific and moral knowledge and skills to cope with the complicated and continuous clinical-ethical dilemmas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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