Assessing the caring behaviors of critical care nurses
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the critical care nurses’ perception of their caring behaviors and factors affecting these behaviors.Methods: Participants of this descriptive correlational exploratory study included 277 critical care nurses selected conveniently from nurses worked in all critical care units in King Khalid Hospital, Jeddah. A self-reported questionnaire namely, “Critical Care Nurses Caring Behavior Perception” developed by the researchers after reviewing related literature was used to assess caring behaviors and their affecting factors as perceived by critical care nurses.Results: Seventy percent of the nurses aged between 31 to 50 years old and more than half of nurses had ICU experience ranged from 6 to 10 years, while two thirds of nurses had no previous training about caring behaviors. The study findings revealed that the majority of nurses had high scores of perceived caring behaviors, whereas the mean of their perception was 296.96 ± 18.32. There was a statistical significant positive relationship between nurses’ perception and their work circumstances, workload, job satisfaction, educational background and patient characteristics.Conclusions: It is important to consider critical units’ circumstances, nurses’ educational background, job satisfaction, as well as the nature of critically ill patients in order to promote nurses awareness and implementation of caring behaviors. Moreover, replication of the current study using qualitative approach for in-depth analysis of the impact of factors could affecting caring behaviors on nurses’ perception in various highly specialized critical care units.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».