Effective strategies for nurses empowering the life quality and antipsychotic adherence of patients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Schizophrenia requires preservation of treatment with psychotropic medication and psycho-educational therapy. The nurse uses effective strategies to train those patients about stress management; relaxation technique and increase self-awareness, to improve their quality of life and enhance antipsychotic adherence. The study aimed to assess the effective strategies for nurses empowering the life quality and antipsychotic adherence of patients with schizophrenia.Methods: Quasi-experimental research design was utilized in this study. The present study was achieved at the outpatient departments of the Mental Hospital in Beni-Suef, Egypt. A non-probability sampling of 60 patients with schizophrenia were recruited for the study. Tools of this study included: A structured interview questionnaire related to soci-demographic data, the quality of life scale, and the medication adherence rating scale. The training program consisted of 8 sessions.Results: The study indicated that there were statistically significant improvements in the life quality and antipsychotic adherence for patients with schizophrenia after application of psychiatric nursing instructions.Conclusions and recommendations: The results of this study concluded that psychiatric nursing approaches were effective in the improvement the quality life and adherence to antipsychotic of patients with schizophrenic disorders. Recommendations: This study recommended that a psychiatric nurse must use the effective strategies for empowering the life quality and antipsychotic adherence of patients with schizophrenia.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».