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Enregistrement W2801655032 · doi:10.1136/oemed-2018-icohabstracts.1615

14 Measuring the factors associated with the occupational wellbeing of nurses who provide palliative and end of life care

2018· article· en· W2801655032 sur OpenAlexaff
KL Penz, Donna Goodridge, Laurie Hellsten

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careEnd-of-life careMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Despite the global strides made in palliative and hospice care, organisational challenges continue to negatively impact the accessibility to care and adequacy of pain and symptom management for patients and their family members. Nurses play a fundamental role in advocating for and providing high-quality palliative and end of life care, however, there is limited understanding of their occupational wellbeing. The purpose of this presentation is to explore the occupational resources and demands in palliative nursing practice through the development and psychometric evaluation of the Palliative Care Nursing-Job Resources (PCN-JR) Scale and Palliative Care Nursing- Job Demands (PCN-JD) Scale. Methods This study used a three-phase process of instrument development and psychometric evaluation within a province-wide cross-sectional design. Phase 1 involved a thematic analysis of qualitative data, palliative expert consultation, and a content validation index in the development of a 64-item PCN-JR Scale and 72-item PCN-JD Scale. Phase 2 consisted of a pilot survey of 55 nurses and use of item discrimination analysis to estimate internal consistency reliability and reduce the length of each scale. Exploratory factor analysis was used in Phase 3 to further test the modified scales in a province-wide survey of n=377 nurses who provide palliative and end of life care. Result Exploratory factor analysis of the 32 items related to palliative job resources favoured an 8-factor structure, accounting for 62% of the variance, Cronbach’s alpha 0.90. The 36 items related to palliative job demands favoured an 8-factor structure, accounting for 61% of the variance, Cronbach’s alpha 0.93. Discussion The Palliative Care Nursing-Job Resources (PCN-JR) Scale and Palliative Care Nursing- Job Demands (PCN-JD) Scale are valid and reliable, and have broad applicability to better understand the occupational wellbeing of palliative care nurses. Further research is necessary to further evaluate their psychometric properties from a national and international perspective.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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