Iranian nurses' educational needs and competence in palliative cancer care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study was conducted to determine the competence and educational needs of Iranian nurses in the field of palliative cancer care. METHOD: This cross-sectional study was performed on nurses working in oncology departments of hospitals in Kerman, in southeast Iran. The data were collected using nurses' core competence in palliative care inventory and a questionnaire for assessing the educational needs of nurses in the field of palliative cancer care. Pearson correlation coefficient, Independent t-test, ANOVA and Linear regression were used to examine the data. RESULTS: 210 nurses participated in this study and the response rate was 98.13%. The results showed that the mean score of educational needs in palliative cancer care was 3.6±0.7. The highest average score was observed in the mental and psychological (3.83±0.89) dimensions, and the lowest in the social dimension (3.34±0.84). The mean score of nurses' competence in palliative cancer care was 1.78±0.51. The highest mean score was related to interpersonal skills (2.28±0.74), and the lowest mean score belonged to the use of Edmonton symptoms evaluation (1.10±1.27). There was a low significant and inverse correlation between nurses' competence and their educational needs. (P<0.001, r=- 0.242). CONCLUSION: This study showed that Iranian nurses have the need for palliative cancer care training. Therefore, it is necessary to assign a higher priority to the evaluation of the clinical competence and educational needs of nurses in different healthcare centres.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».