Finding the fundamental needs behind resistance to care: Using the Fundamentals of Care Practice Process
Notice bibliographique
Résumé
A person living with Alzheimer's disease (PA) can experience difficulty during bodily care and therefore may show resistance to care behaviours (RTCBs). Nurses must take a clinical approach to planning care that meets the person's needs. Therefore, it is necessary to identify training strategies for bedside nurses and nursing students. AIMS AND OBJECTIVES: To describe and discuss how the FOC practice process (FOC-PP) can help nurses understand PAs who show RTCBs during bodily care. BACKGROUND: Resistance to care behaviour phenomenon and the importance of bodily care as fundamental care are described. The FOC-PP enables nurses to apply the FOC framework in their practice. DESIGN: This discursive paper is based on the literature of the FOC framework and PP. METHOD: A clinical scenario that develops through the five stages of the FOC-PP. RESULTS: The scenario centres on Mrs. Emily Morgan, 81, who lives in a nursing home and is not receiving the bodily care that she needs. Camille, a nursing student, and her supervisor Florence collaborate with Mrs. Morgan's family to improve the quality of her care. Three particular aspects of nursing practice based on the FOC-PP are described: the critical thinking process, relational process and pedagogical process. CONCLUSION: The FOC-PP promotes holistic care centred on the person and his or her needs and encourages the nurse to use his or her skills and knowledge. All these dimensions are fundamental for high-quality nursing care. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Mrs. Morgan's scenario enables us to perceive that the FOC-PP is very useful for nursing students and bedside nurses. However, given the amount of specific and diverse knowledge required by the FOC-PP, it is necessary to identify avenues for teaching them. Using clinical scenarios could facilitate the integration of the FOC-PP, with taking into account the specific characteristics of individual clients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».