Patient and family centered nursing rounds as a platform for continuing education of nurses in a rural hospital in Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Haiti has one of the most severe health care worker shortages in the Americas. In-service continuing education opportunities have been linked to increased nurse motivation and retention, and improved patient outcomes. This paper describes how an academic-non-profit collaboration adapted nursing rounds to create a bedside teaching activity for nurses at a Haitian hospital.Methods: Rounds are defined as a gathering of nursing staff and students, as well as the patient’s family at the patient’s bedside, for case presentation and discussion about the medical and nursing care plans. A survey of participants was completed on a quarterly basis to improve the activity and assess whether the project was meeting its goals.Results: Twenty-six nurses participated in the first quarter survey and twenty-five in the second quarter survey. Surveys showed that participation in rounds increased over time. Nurses were either satisfied or very satisfied with rounds. The majority of nurses reported learning information that improved their patient care every time they attended rounds. Challenges included limited staffing at the hospital, nurses’ varying levels of literacy, and Haiti’s unpredictable political climate. These were overcome by building a partnership with a reputable local organization, accompanying local colleagues in a peer-to-peer model, and embracing incremental changes during implementation.Conclusions: Evidence from observation, informal feedback, and responses to participant surveys indicates that rounds may increase opportunities for continuing education, encourage patient and family centered care, and promote inter-professional collaboration. This project has proved to be sustainable and continues to evolve two years following implementation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».