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Enregistrement W2290956475 · doi:10.1017/s0714980815000604

Development and Psychometric Testing of the Humanistic Nurse-Patient Scale

2016· article· fr· W2290956475 sur OpenAlexaffabout
Véronique Boscart, Dorothy Pringle, Elizabeth Peter, Francine Wynn, Katherine S. McGilton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoResearch Institute for AgingConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ La qualité de vie et le bien-être des patients âgés dans les installations pour les soins chroniques dépendent souvent de leurs relations avec les infirmières. Les auteurs ont développé et testé une échelle pour évaluer les points de vue des patients sur ce qui compte le plus relative aux infirmières. Basé sur la théorie de soins infirmiers humanistes par Paterson et Zderad (1988), 69 articles ont été créés et testés avec un échantillon de 40 patients, résultant dans le raffinement d'une échelle avec 24 articles. Cette échelle a ensuite été soumise à une analyse factorielle sur les réponses de 249 patients résidant dans cinq installations en Ontario, Canada. L'Échelle de l'importance des relations humanistes a démontré une forte cohérence interne, la stabilité et la fiabilité avec une solution de cinq facteurs (α = 0,87). La validité de la construction a été soutenue par l'identification factuelle. Cette échelle est une mesure valide des points de vue des patients sur une relation infirmière-patient en soins chroniques, et peut être utilisée pour mesurer les relations des professionnels de la santé avec leur patients âgés et d'évaluer les interventions visant à améliorer la relation de soins.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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