Designing a truth-based communication model in patient ethical care process
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Providing information based on truth is very important in patients' treatment-related decisions and reduces emotional and physical sufferings as well as patient costs. The aim of this study was to design a model that is based on the culture and health-care context of Iran in order to establish a truth-based communication and provide accurate information to patient. MATERIALS AND METHODS: This qualitative study was conducted in 2019. Data were collected through semi-structured interviews with 18 nurses who had been selected by purposeful sampling method. Data analysis was performed in two steps. In the first step, the participants' experiences were determined using the grounded theory approach. In the next step, using Walker and Evant's (2011) method, the concepts and statements were combined and presented in a central concept. RESULTS: The central concept in this study was "an attempt to establish a truth-based communication with patient," and then, a truth-based communication model was presented. The components of the model were presented in three parts: improving patient communication skills, managing the situation in which the truth is presented, and the patient's participation in decision-making. CONCLUSION: To present the truth of the treatment, which can sometimes be unpleasant and bitter, it is very important to improve communication skills and choose an effective communication strategy. To establish a truth-based communication, it is necessary to create a suitable ground for communication, which should be provided in clinical setting and community.
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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 | 0,020 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».