Nurses' oral hygiene care practices with hospitalised older adults in postacute settings
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND OBJECTIVE: The purpose of this study was to explore how nurses provide bedtime oral hygiene care, how they decide on interventions provided, and what factors influence their ability to provide oral care. BACKGROUND: Current evidence links poor oral hygiene to systemic and infectious diseases such as pneumonia. Hospitalised patients, who now retain their teeth into older adulthood, often rely on nurses to provide oral hygiene care. Nurses have the potential to impact oral health outcomes and quality of life by controlling plaque. However, oral hygiene care practices of nurses in postacute hospital settings are relatively unknown. DESIGN: A qualitative, exploratory multiple-case study was conducted with 25 nurses working on five inpatient units at different hospitals. METHODS: Nurses were accompanied on their evening rounds to observe oral care practices, the physical environment and workflow. Thematic analysis was used to analyse the case study data including transcripts of guided conversations, field notes and documents. Within-case analysis was followed by cross-case analysis. RESULTS: Findings indicate that (i) nurses often convey oral hygiene care to their patients as being optional; (ii) nurses are inclined to preserve patient autonomy in oral hygiene care; (iii) oral hygiene care is often spontaneous and variable, and may not be informed by evidence; and (iv) oral hygiene care is not embedded into bedtime care routines. CONCLUSIONS: Oral hygiene care is discretionary and often missed care. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Nurses need knowledge of the health benefits of oral care, and skills related to assessment and approaches to oral care. Availability of effective products and supplies facilitates provision of oral care. The evidence for oral hygiene care practices, outcomes of nurse-administered oral care and nursing's role in influencing the oral health literacy of patients require further study.
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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 | 0,001 |
| 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 ».