Competencies for Nurses Regarding Psychosocial Care of Patients With Cancer in Africa: An Imperative for Action
Notice bibliographique
Résumé
Psychosocial care is considered an important component of quality cancer care. Individuals treated for cancer can experience biologic or physical, emotional, spiritual, and practical consequences (eg, financial), which have an impact on their quality of living. With the establishment of cancer centers in Africa, there is growing advocacy regarding the need for psychosocial care, given the level of unmet supportive care needs and high emotional distress reported for patients. Nurses are in an ideal position to provide psychosocial care to patients with cancer and their families but must possess relevant knowledge and skills to do so. Across Africa, nurses are challenged in gaining the necessary education for psychosocial cancer care as programs vary in the amount of psychosocial content offered. This perspective article presents competencies regarding psychosocial care for nurses caring for patients with cancer in Africa. The competencies were adapted by expert consensus from existing evidenced-based competencies for oncology nurses. They are offered as a potential basis for educational program planning and curriculum development for cancer nursing in Africa. Recommendations are offered regarding use of these competencies by nursing and cancer program leaders to enhance the quality of care for African patients with cancer and their family members. The strategies emphasize building capacity of nurses to engage in effective delivery of psychosocial care for individuals with cancer and their family members.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».