Nursing discharge teaching for hospitalized older people: A rapid realist review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop, refine and put forward a programme theory that describes configurations between context, hidden mechanisms and outcomes of nursing discharge teaching. DESIGN: Rapid realist review guided by Pawson's recommendations and using the Realist and Meta-narrative Evidence Syntheses: Evolving Standards. DATA SOURCES: We performed searches in MEDLINE, Embase, CINAHL Full text, Google Scholarand supplementary searches in Google. We included all study designs and grey literature published between 1998-2019. REVIEW METHODS: We followed Pawson's recommended steps: initial programme theory development; literature search; document selection and appraisal; data extraction; analysis and synthesis process; presentation and dissemination of the revised programme theory. RESULTS: We included nine studies and a book to contribute to the synthesis. We developed 10 context-mechanisms-outcome configurations which cumulatively refined the initial programme theory. These configurations between context, mechanisms and outcome are classified in four categories as follows: relevancy of teaching content; patients' readiness to engage in the teaching-learning process; nurses' teaching skills and healthcare team approach to discharge teaching delivery. We also found that some of the same contexts generated similar outcomes, but through different mechanisms, highlighting interdependencies between context-mechanisms-outcome configurations. CONCLUSION: This rapid realist review resulted in an explanatory synthesis of how discharge teaching works to improve patient-centred outcomes. The proposed programme theory has direct implications for clinical practice by giving meaning to the 'hidden' mechanisms used by nurses when they prepare patients to be discharged home and can inform curricula for nursing education. IMPACT: The essential components, process mechanisms, contexts and impacts of the nursing discharge teaching are not consistently or clearly described, explained or evaluated for effectiveness. This review uncovers underlying contexts and mechanisms in the teaching/learning process between patients and nurses. The resulting programme theory can guide nurse clinicians and managers towards improvements in conducting discharge teaching.
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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 | 0,084 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».