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Enregistrement W3040384870 · doi:10.5539/gjhs.v12n9p44

Pain Management Practices by Nurses: Application of the Self-Efficacy Theory

2020· article· en· W3040384870 sur OpenAlexvenueno aff
Bashar I. Alzghoul, Nor Azimah Chew Abdullah

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Self-efficacyPain managementDistressHealth careNursingMedicinePsychologyClinical psychologyPhysical therapySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain management is one of the most recurrent healthcare services provided by nurses. Based on the proposition of the self-efficacy theory, knowledge and attitudes can affect the nurses; confidence and their ability to manage the patients’ discomforts, which consequently affects their ability to apply appropriate pain management practices. The study examines the relationship between knowledge and attitudes towards distress management and the nurse’s individual capability to manage pain. The research is a transverse, correlational design study involving 266 registered nurses (n = 266). The nurses were requested to provide information on pain management via three instruments: attitude to, knowledge of and self-efficacy of pain management. Statistically, the nurses displayed an essential relationship between self-efficacy and attitude towards pain management (β = 0.502, t = 10.119, p< 0.001). Also, the study discovered a substantial connection between the nurses’ familiarity to pain management and their ability to manage it in patients’ pain (β = 0.368, t = 6.619, p < 0.001). This study recommends that future research be undertaken to investigate the mediating effects of self-efficacy on the knowledge and attitude towards agony management relationship and distress management practices. Additionally, in future, scholars can examine the direct relationship between the effectiveness of agony control and pain management routines of nurses.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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