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Enregistrement W2938783282 · doi:10.5430/jnep.v9n7p18

The effect of emotional intelligence intervention on nursing students’ practice and patients’ clinical outcomes at burn intensive care unit

2019· article· en· W2938783282 sur OpenAlexvenueno aff
Heba A. Al-Metyazidy, Souzan Abd El-Menem Abd El-Ghafar, Soheir Weheida

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistIntervention (counseling)NursingObservational studyMedicineIntensive care unitScale (ratio)Intensive carePsychologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Emotional intelligence in nursing practice helps students better deal with clinical pressures and communicates effectively with patients. Therefore, developing students' emotional maturity may seem more important than their physical responsibilities. The current study was carried out to evaluate the effect of emotional intelligence intervention on nursing students’ practice and their reflections on patients’ clinical outcomes at burn intensive care unit.Methods: This study was carried out in the Faculty of Nursing, Tanta University and Burn Intensive Care Unit at Tanta Emergency Hospital. A quasi experimental research design was utilized in the current study. A convenience sample of 120 undergraduate second year nursing students who studied critical care nursing course at academic year 2017-2018 were selected. They were divided into two equal groups, 60 students in each group as follows: Group I: Students were exposed to emotional intelligence intervention and clinical procedures. Group II: Students were exposed to clinical procedures only. In addition, a convenience sample of 60 adult critically patients with severe burn injury were selected and divided into two equal groups, 30 in each group as follow: Group I: Patients were exposed to intervention from nursing students who were undergoing emotional intelligence intervention during clinical procedures. Group II: Patients were exposed to intervention from nursing students who were trained on clinical procedures only. Three tools were used to collect the study data. Tool I: Emotional Intelligence Scale, Tool II: Nursing student's: observational checklist, and Tool III: Critically ill patient with severe burn injury’s clinical outcomes assessment.Results: There was a statistically significant improvement in the total practice mean score level among nursing students in group I than group II. Also, patients who received care from group I showed improvement in physical and psychological outcome compared to students in group II.Conclusions: Based on the results of the present study, it can be concluded that, merging emotional intelligence into practice is a favorable method which provides the undergraduate nursing students with a higher level of practice regarding burn intensive care unit. Students who acquired intelligence practice had a statistical significant effect on improving psychological and physical outcomes of patients with severe burn injury than nursing students who are not exposed to such emotional intelligence intervention during clinical practice. Recommendation: The emotional intelligence should be incorporated into the critical care nursing course and training the students’ about the appropriate way of implementation to improve their knowledge and practice and improve patients’ clinical outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,457 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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