Ottawa Decision Support Framework to Improve Iranian Nurses’ Decision Coaching Skills
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nurses play an important role in providing decision coaching (DC) and developing informed decision-making in families of patients hospitalized in intensive care units (ICUs).Therefore, taking necessary measures to develop nurses' DC skills is essential.The present study was conducted to analyze the application of the Ottawa Decision Support Framework (ODSF) in developing Iranian nurses' DC skills.Methodology: In this experimental pretest-posttest study, two hospitals (Imam Reza and Shahid Kamyab hospitals) in the city of Mashhad were randomly placed in either the experimental or the control group.Based on a simple random sampling method, 60 ICU nurses were selected.For nurses in the experimental group, a 2-day workshop was conducted based on the ODSF, whereas nurses in the control group received no intervention.Using the SPSS-16 software and statistical tests of paired-samples t-test, independent-samples t-test, and Chi-square test (p <0.05), the data were analyzed.Results: Before the intervention, no difference was observed in the mean DC scores obtained by the nurses in the experimental and control groups (p = 0.891).However, after the intervention, a significant difference was observed in the mean DC scores obtained by the nurses in the experimental and control groups (p <0.001). Conclusion:The results indicated that applying the ODSF is effective in improving Iranian nurses' DC skills.It was also indicated that the concepts presented in this framework are consistent with Iranian nurses' cultural backgrounds.Accordingly, the application of the ODSF is offered in Iranian nurses' continuing education programs to improve their DC skills.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».