Самооценката на студентите и практикуващите медицински сестри относно теоретичната им подготовка за получаване на информирано съгласие от пациентите
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Along with the growing role of nurses, a number of challenges and unresolved issues have been determined in nursing practice, including informing and obtaining patient consent. Training nurses on the issue of informed consent is one of the ways to overcome them. Aim: The aim of this article is to examine the self-assessment of students and nursing practitioners regarding their theoretical training to obtain informed consent from patients. Materials and Methods: Attached is the analysis of literature, documentary and questionnaire method. This paper examines the opinion of 290 students, graduate nurses trained in MU - Varna and MU - Pleven, 320 nurses working in the hospitals for active treatment in Varna, Dobrich, Ruse, Silistra and Shumen. The survey including graduate students was conducted in the period 2008 - 2014. The representative survey with practicing nurses was conducted between 2010 - 2014. Results and Discussion: Half of the future and current health professionals consider their knowledge very good, and little more than a quarter of students and one fifth of healthcare professionals described it as good. At the same time, more than a quarter of nursing practitioners and a fifth of graduate students think that their knowledge is excellent. Conclusion: The knowledge of nurses on issues related to patients` informed consent is an essential factor in optimizing the process of informed consent and in attracting the patient as an active and full participant in the care process
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,008 |
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 ».