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Enregistrement W2951511385 · doi:10.1097/jnc.0000000000000103

Nursing Practice to Support People Living With HIV With Antiretroviral Therapy Adherence

2019· article· en· W2951511385 sur OpenAlexafffund
Geneviève Rouleau, Lauralie Richard, José Côté, Marie‐Pierre Gagnon, Jérôme Pelletier

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association of Nurses in AIDS Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchRéseau de recherche portant sur les interventions en sciences infirmières du Québec
Mots-clésNursingPsychological interventionMedicineContext (archaeology)Antiretroviral therapyNursing Interventions ClassificationHuman immunodeficiency virus (HIV)Exploratory researchQualitative researchFamily medicineViral loadSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antiretroviral therapy (ART) management is a core competency for nursing practice in HIV as documented in best practice guidelines. Nurse-led interventions are effective in fostering ART adherence in people living with HIV (PLWH). However, these evidence-based interventions and professional expectations pertaining to these guidelines do not reflect current practice, nor do they expose the challenges faced by nurses. We conducted a qualitative exploratory study with nurses to explore their professional practices in the context of ART adherence. Sixteen nurses participated in data collection: nine in a focus group and seven in individual interviews. We identified four themes: building a therapeutic relationship with PLWH as a foundation of HIV nursing care; nursing activities to support PLWH with ART adherence; challenges faced by nurses providing ART-related care; and resource mobilization supporting nursing practice development in ART management and HIV care. Aspects of HIV nursing practice need to be strengthened to enhance best practice care, such as managing powerlessness in the context of ART nonadherence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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