Examining the image of nursing among the children hospitalized in the oncology ward
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction. Patients, as subjects of medical care, are becoming increasingly more demanding toward medical professionals which poses a challenge both for doctors and nurses. A variety of factors influences the professional image of a nurse. Different features are involved, including the nurse’s professional or interpersonal skills their personal beliefs, attitude, as well as social stereotypes about nurses. Aim. Looking at the image of nursing among the children hospitalized in the oncology ward. Material and methods. The authors used both literature review and a questionnaire of their own making. The literature review was done using data from the databases of Polish Central Medical Library. The research group comprised 32 children (aged from 8 to 17), all undergoing hospitalization in Hematology/Oncology and Child Transplantology in Lublin. The statistical calculations are made using Chi2 tests. The test results of p<0.05 were held as statistically significant. Results. The group was mostly composed of children aged 14 to 17 (56.25%). There were more boys (62.5%) than girls. The majority of children came from rural areas (71.87%) and most of them read through the documentation concerning the rules of the ward. Both nurses’ work and relations with patients were graded as “good” by the patients. Children pointed to “nice appearance” as the most important feature of every nurse. Discussion. A pediatric nurse should be patient, have lots of understanding, be sympathetic, caring and able to hold their nerve. Unfortunately, according to authors of earlier studies, not all nurses have these traits. This is due to the fact that the staff rarely involve in communication with the patients and they lack interpersonal skills. Conclusions. Children have a very high opinion on the work of nurses at the Hematology/Oncology and Child Transplantology Clinics. The children emphasized that the following features have the highest impact on their picture of the nurse: nice looks, being protective and caring. A research study conducted at the Hematology/Oncology and Child Transplantology Clinics shows the right features that a nurse should have
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».