Providing care and sharing expertise: Reflections of nurse-specialists in palliative home care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study explored the experiences, perspectives, and reflections of five nurse-specialists in palliative home care, whose dual role includes caring for patients in their daily practice as well as sharing their knowledge, skills, expertise, and experiences with other home care nurses in the community. METHODS: A qualitative research design, incorporating face-to-face semistructured interviews, was used. Interviews were based on open-ended questions such as: "What is your experience in providing palliative home care to patients and their families? How do you feel about sharing your expertise and experiences with home care nurses?" Data were content analyzed using the constant comparative method. RESULTS: Three major themes and a number of subthemes emerged: (1) acknowledging one's own limitations and humanness: (a) calling for backup, (b) learning as we go along, (c) coping with emotional demands, and (d) interacting with family members; (2) building a collaborative partnership: (a) working collaboratively, (b) sharing information, (c) guiding home care nurses, and (d) being nonjudgmental; and (3) teamwork and implementing palliative home care teams. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Nurse-specialists play a key role in palliative home care as both carers and as resources of expert knowledge for other home care nurses caring for palliative patients. As the population ages, the health care system will be faced with increasing requests for high-quality palliative home care. The results of this study demonstrate that, from the perspective of the nurse-specialists of NOVA-Montréal (a nonprofit social and health service organization), nurse-specialists can work collaboratively with home care nurses to improve patients' quality of care and their quality of life. Moreover, patients and their families would benefit from the more widespread establishment of palliative care teams within community health organizations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».