Pain Management Practices by Nurses: Application of the Self-Efficacy Theory
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».