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 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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».