A Literature Review on People-Centered Care and Nursing Practice in Primary Health Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With increased research, the concept of people-centered care is advancing, and it remains an important concept in the health sector. Despite reported evidence of significant benefits, this concept is poorly utilized by professional nurses. The principle has not been demonstrated and absorbed at primary health care levels. AIM: The aim of this study is to present review of literature on people-centered care (PCC) in nursing and its practice in primary health care setting. METHODS: Searching for this study is conducted through electronic databases in which the following databases were searched: PubMed, Google Scholar, Science Direct, EMBASE, and CINAHL, MEDLINE, Health sources: Nursing/Academic edition, PsycINFO, Education source, Academic search complete, and psychARTICLE from EBSCOhost platform. The Joanna Briggs Institute Reviewers’ Manual 2015 methodology framework was used as a guide to conduct the search strategy. Furthermore, in this review study, both peer reviewed articles and grey studies on people centered care were reviewed. RESULT: The findings of this research review outlined the evidence, practicability and acceptability of nursing care with people-centered care concept in the primary health care centers. Considering that nurses play a vital role in the health sector, it is possible to use people-centered care in Primary Health Care settings. However, there are many difficulties and obstacles identified such as: absence of nursing fraternity training and growth, absence of clear educational advancement resulting from change in accreditation, small number of nurses at the organizational level of health care organizations, and reduced global health care organization assistance. DISCUSSION: The results from this review highlighted evidence of the relationship between quality healthcare deliveries of nurses with people-centered care concept in primary healthcare centers. Nurses' role in delivering PCC and gauging their knowledge and understanding is becoming imperative and crucial. In primary health care environments, nurses play a significant role in understanding a patient's culture of quality and efficient health care.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».