HOW A DIGNITY CARE INTERVENTION CAN IMPROVE CARE BY COMMUNITY NURSES TO PEOPLE IN THE LAST MONTHS OF LIFE
Notice bibliographique
Résumé
Background This study has developed, implemented and tested a complex intervention, the Dignity Care Intervention (DCI), providing an evidence based approach to providing person centred dignity conserving, palliative care to patients and their families receiving end-of-life care at home by community nurses (CNs). Aims The primary aim was to explore the feasibility and acceptability of the DCI from the patients' and carers' perspectives. A secondary aim was to explore the ability of the DCI to allow individual dignity related needs to be assessed and subsequently met, by community nurses. Methods A qualitative, evaluation design underpinned by the philosophy of Merlau-Ponty was employed for the evaluation of the DCI. Data collection included focus groups with CNs (39) at the beginning and end of the study; individual interviews with patients (30); informal carers (4). Interview data were analysed using framework analysis. Results The analysis of the interviews resulted in four theme categories and 16 subthemes. Experience of DCP; responding to my illness concerns, how illness affects me as a person and how illness concerns affect my relationships. Patients and family members identified that the use of the DCI by nurses beneficial, as they were given the opportunity to discuss concerns that might have not been raised otherwise. Conclusions The DCI helps CNs deliver psychosocial care, previously identified as a difficult area for CNs in practice. CNs use of the DCI helps patients receive individualised care, which directly relates to the issues they have identified as most distressing and/or important and their preferred measures to address these issues, allowing increased information and support to carers. The use of the PDI facilitated patient's communication of their dignity-related needs to community nurses, which highlighted increased satisfaction with the support they received.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».