An Interprofessional Communication Training Program to Improve Nurses’ Ability to Communicate With Stroke Patients With Communication Disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the study was to evaluate change in nurses' knowledge, attitudes, and behaviors after an Interprofessional (IP) Communication Training Program designed to improve nurses' ability to communicate with stroke rehabilitation inpatients with communication disorders. DESIGN/METHODS: A quasi-experimental longitudinal study was conducted to evaluate an IP Communication Training Program consisting of a full-day and booster workshop and speech language pathologist support for nurses. The Communication Impairment Questionnaire and the Providers Interactional Comfort Survey were collected prior to and 3 months and 1 year postintervention. Focus groups assessing program acceptability were conducted. RESULTS: Forty-six nurses participated. The Communication Impairment Questionnaire significantly improved postintervention (p = .001), but not at 1 year follow-up (3.76, p = .123). The Providers Interactional Comfort Survey significantly improved postintervention (p = .001) and remained significant 1 year later (8.84, p = .03). Focus groups indicated high acceptability and reported that the education increased their confidence and reduced their frustration. CONCLUSION: Nurses' attitudes toward and knowledge about communication strategies improved, which enhances their ability to care for stroke patients with communication disorders. CLINICAL RELEVANCE: Interdisciplinary workshops and speech language pathologist support appear beneficial to nurses working with patients with communication disorders.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».