Understanding Helpful Nursing Care From the Perspective of Mental Health Inpatients With a Dual Diagnosis: A Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An estimated 30% to 50% of people with a mental illness also have a substance use problem. Referred to as having a dual diagnosis, these patients experience high levels of unmet needs, poor health outcomes, and require specialized care during psychiatric hospitalization. Research on nursing inpatients with a dual diagnosis is limited and patient perceptions of helpful care during hospitalization are unknown. AIMS: What nursing interventions, attitudes, actions, and/or behaviors are perceived as helpful by patients with a dual diagnosis during psychiatric hospitalization? METHODS: A qualitative-descriptive design was used. Twelve adult inpatients with a dual diagnosis were recruited using purposive sampling. Individual, semistructured interviews were conducted, and interview data were analyzed using content analysis. RESULTS: Helpful nursing occurred across three themes: (1) promoting health in everyday living, (2) managing substance use in tandem with mental illness, and (3) building therapeutic relationships. CONCLUSIONS: Specific examples of helpful interventions and their reported outcomes reinforce the critical role that nurses play in the health and recovery of inpatients with a dual diagnosis. The importance of collaborative, strengths-based approaches is highlighted, and expanding the nurse’s role to include evidence-based responses to substance use is recommended.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».