Experiences and Practices of Nurses Caring for Terminally Ill Cancer Patients: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to explore the experiences and practices of nurses caring for terminally ill cancer patients at the Pietersburg Hospital, in the Limpopo Province, South Africa. Data was collected using semi-structured interviews. Data were analysed using Tesch’s open coding data analysis method. Some of the nurses feel that caring for terminally ill cancer patients was emotionally demanding, strenuous and stressful because of the extensive pain that patients experience. The nurses bond with the patients to such an extent that they feel as if they are family. However, most of the oncology nurses blame themselves, feeling as if they do not do enough to help patients survive, when caring for the terminally ill cancer patients. Family members have expectations of nurses when their patient is in hospital; and when their expectations fail, they sometimes become aggressive and fault-finding. Most oncology nurses consider caring for terminally ill patient a stressful job; yet others expressed love for it. The findings of this study indicate that oncology patients need nurses to support and care for them at all times. Nurses who care for cancer patients have different experiences, some of which cause stress which is painful because they become close to patients and understand the pain they are suffering. Nurses, who care for cancer patients need care and support from hospital management in order to cope with their work.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».