Integrating quality of life assessments in student clinical learning experience
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare organizations and governments increasingly emphasize the importance of viewing patients and families as equal members of the care team, with the right to participate in decisions affecting their care. In order to support the imperatives of person-centred care, Quality of Life (QOL) assessments are utilized more as part of routine clinical care. QOL assessments involve the use of standardized, validated questionnaires completed by patients to assess their health and quality of life from their own point of view. In an effort to support transformational learning about QOL assessments, fourth-year students in a BSN program completed an assignment that involved using two QOL assessment instruments as part of a course on Nursing Care of Complex Illness; the McGill Quality of Life Revised instrument (MQOL-R) and the Edmonton Symptom Assessment System Revised (ESAS-R). Each student invited a patient with life-limiting illness to complete the two instruments, discuss the results with their patient, and identify potential interventions that would address the priorities that correspond with patient-identified areas of concern. They were then required to write a reflective paper on their experience. Analysis of the students’ reflections was guided by the qualitative methodology of interpretive description. The following six thematic patterns were identified: (a) student expectations and patient responses, (b) comfort level using QOL assessment instruments, (c) therapeutic person-centred communication, (d) putting the patient first – prioritizing care from the patients’ point of view, (e) insight into the lived experience of patients, and (f) use of nurses’ time. This study provides preliminary guidance based on student perspectives regarding the inclusion of QOL assessments in nursing education.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».