Managing Symptoms During Cancer Treatments: Barriers and Facilitators to Home Care Nurses Using Symptom Practice Guides
Notice bibliographique
Résumé
Nurses are instrumental in helping clients safely manage at home and triage potentially life-threatening symptoms from cancer. The purpose of this study was to assess factors influencing home care nurses’ use of 15 evidence-informed symptom practice guides for providing telephone or in-home nursing services to clients with cancer. A mixed-methods descriptive study was guided by the Knowledge-to-Action Framework. All six nursing agencies within a regional home care authority participated. Data collection included retrospective audit of symptom management in 50 patient records, 14 interviews, and barriers survey from 150 of 243 (61.7%) registered nurses and registered practical nurses providing cancer symptom support in home care. Chart audit revealed more than 80% of clients were on chemotherapy and common symptoms were nausea/vomiting (44%), constipation (32%), fatigue (32%), loss of appetite (32%), and pain (20%). Nurses had positive intentions ( M = 5.4 out of 7; SD = 1.3) and felt capable of using the symptom practice guides ( M = 5.4; SD = 1.0), held strong beliefs about the consequences ( M = 5.8; SD = 1.1) and moral norms of using them ( M = 5.7; SD = 1.1), and identified neutral to low social influence ( M = 3.0; SD = 1.6). Common barriers were inadequate time in practice, learning curve, need to integrate into documentation, and competing system changes. Common facilitators were being comprehensive, an evidence-based resource for use in practice, and having consistent symptom management guides across settings. Overall, the symptom guides were well received by the nurses. Interventions nurses identified to overcome barriers were education, clear organizational mandate for implementation, and integration with documentation.
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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 | 0,009 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».