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Enregistrement W3148343215 · doi:10.1590/s1980-220x2019037603678

Nurses' attitudes and knowledge regarding patient rights: a systematic review

2021· review· en· W3148343215 sur OpenAlexaff
Meropi Mpouzika, Maria Karanikola, Elena Panayiotou, Vasilios Raftopoulos, Nicos Middleton, Elizabeth Papathanassoglou

Notice bibliographique

RevueRevista da Escola de Enfermagem da USP · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLChecklistGeneralizability theoryInclusion (mineral)ScopusCritical appraisalPsycINFOSystematic reviewMEDLINEPsychologyNursingMedicineMedical educationAlternative medicineSocial psychologyPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To synthesize current evidence on nurses' attitudes and/or knowledge on the entire spectrum of patient rights. METHOD: A systematic search of the literature was performed in Web of Science, PubMed, Scopus and CINAHL. Studies were selected according to pre-defined inclusion/exclusion criteria. The Cochrane and PRISMA guidelines, including templates for systematic reviews, were applied. For rigor assessment, the Critical Appraisal Skills Program Qualitative Research Checklist, and the Center for Evidence-Based Management tool were employed. RESULTS: Thirteen studies were included, that exhibited important methodological limitations, such as convenience sampling, mediocre response rates and inadequate instrument validity. Findings indicated: a) low level of awareness regarding patient rights among nurses, b) knowledge discrepancies on specific aspects of patient rights, c) low priority ascribed to a patient's right to access information, and d) insufficient evidence on formal educational sources of knowledge on the topic of patient rights. CONCLUSION: Narrow geographical localization, heterogeneity and methodological limitations render generalizability of the conclusions difficult. Further research based on robust methodology is proposed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,378 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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