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Enregistrement W2602779200 · doi:10.12968/ijpn.2017.23.3.144

Understanding bladder management on a palliative care unit: a grounded theory study

2017· article· en· W2602779200 sur OpenAlexaffabout
Iris Gutmanis, Melissa E. Hay, Joshua Shadd, Janette Byrne, Sarah McCallum, Kristen Bishop, Patricia Whitfield

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Palliative Nursing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern UniversityMcMaster UniversityLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelineGrounded theoryConstructivist grounded theoryPalliative careContext (archaeology)NursingHumanityUnit (ring theory)MedicineQualitative researchPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research regarding factors associated with nursing-initiated changes to bladder management at end-of-life is sparse. OBJECTIVES: To explore the process of Palliative Care Unit (PCU) nurses' approach to bladder management changes. METHODS: Nursing staff from one PCU in London, Canada were interviewed regarding bladder management care practices. A constructivist grounded theory was generated. RESULTS: Four interconnected themes emerged: humanity (compassionate support of patients); journey (making the most of a finite timeline); health condition (illness, functional decline); and context (orders, policies, supplies). These overlapping themes must be considered in light of ongoing changes which prompt recycling through the framework. While bladder management necessitates shared decision-making and individualised care, nurses' phronetic experience may serve to detect the presence of change and the need to consider other alternatives. CONCLUSION: End-of-life bladder management requires nurses to continually reconsider the significance of humanity, journey, health condition and context in light of ongoing changes.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,422
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,097 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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