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Enregistrement W2586705043 · doi:10.5430/jnep.v7n6p100

Undergraduate nursing students' knowledge and attitude regarding pain management of children in Upper Egypt

2017· article· en· W2586705043 sur OpenAlexvenueno aff
Marzoka Gadallah, Atyat Mohammed Hassan, Soad Abd El-Hamied Shargawy

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPediatric nursingPain managementNursingMedicineDescriptive researchPsychologyMedical educationPhysical therapyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain assessment and management require nurses to be equipped with adequate knowledge and proper attitudes. This research aimed to assess undergraduate nursing students' knowledge and attitude regarding pain management in children. Descriptive cross-sectional research design was utilized. This work was implemented at Faculty of Nursing in Assiut University. The study subjects consisted of convenient sample of undergraduate nursing students at third and fourth year during the academic year 2015-2016. One tool was used for this study consisted of two parts: part I: Demographic questionnaire, and part II: Pediatric Nurses’ Knowledge and Attitudes Survey Regarding Pain (PNKAS). Fifty-six percent of undergraduate nursing students had unsatisfactory score regarding PNKAS. The highest percentage 76.2% of participating students had less than 50% of total score of knowledge and attitude regarding pain especially to pharmacological information. The study concluded that nursing students had poor knowledge and attitude regarding pain management by using PNKAS especially in the part of pain assessment and pharmacological pain management. The more contact with pediatric patients the higher the knowledge and positive attitudes among undergraduate nursing students. The study recommended that the pediatric staff should review the curriculum to enrich more about assessment and management of pain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,401 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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