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Enregistrement W3197926488 · doi:10.1186/s12912-021-00684-2

A literature-based study of patient-centered care and communication in nurse-patient interactions: barriers, facilitators, and the way forward

2021· review· en· W3197926488 sur OpenAlexaff
Abukari Kwame, Pammla Petrucka

Notice bibliographique

RevueBMC Nursing · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingHealth careMedicineNursing researchPerceptionQuality (philosophy)Nursing carePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing healthcare services that respect and meet patients' and caregivers' needs are essential in promoting positive care outcomes and perceptions of quality of care, thereby fulfilling a significant aspect of patient-centered care requirement. Effective communication between patients and healthcare providers is crucial for the provision of patient care and recovery. Hence, patient-centered communication is fundamental to ensuring optimal health outcomes, reflecting long-held nursing values that care must be individualized and responsive to patient health concerns, beliefs, and contextual variables. Achieving patient-centered care and communication in nurse-patient clinical interactions is complex as there are always institutional, communication, environmental, and personal/behavioural related barriers. To promote patient-centered care, healthcare professionals must identify these barriers and facitators of both patient-centered care and communication, given their interconnections in clinical interactions. A person-centered care and communication continuum (PC4 Model) is thus proposed to orient healthcare professionals to care practices, discourse contexts, and communication contents and forms that can enhance or impede the acheivement of patient-centered care in clinical practice.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations988
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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