Needs of family members of critically ill patients: A comparison of nurses and family perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Having a family member admitted to Intensive Care Unit (ICU) is stressful and confusing for family members. The aim of this study was to assess the perception of family members and nurses of their needs and whether those needs are met in four ICUs in Lebanon.Methods: A descriptive cross-sectional design using the Arabic version of Critical Care Family Need Inventory (CCFNI) and the Needs Met Inventory (NMI) were utilized to investigate the needs of 50 family members of patients and 50 nurses.Results: Seventeen of 30 need items on the CCFNI were significantly different between family members and nurses mostly related to ‘Information’ and ‘Assurance’. Family members also varied significantly on 5 out of 30 items on the NMI mostly related to ‘Support’. There were significant differences in needs between family members in terms of gender, age, and education, and significant differences in perceived needs based on the gender, years of experience, and age of nurses.Conclusions: The findings provide insight for nurses to consider the different needs of families, the effect of socio-demographic variations when providing care, and to be attuned to the needs of family members for understandable information and assurance of the wellbeing of patients in ICUs.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».