MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210492482 · doi:10.5005/jp-journals-10071-24106

Ottawa Decision Support Framework to Improve Iranian Nurses’ Decision Coaching Skills

2022· article· en· W4210492482 sur OpenAlexaboutno aff
Elham Shahraki Moghadam, Hossein Rashki Ghalenow, Hajar Noori Sanchooli, Zahra Sadat Manzari

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Critical Care Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMashhad University of Medical Sciences
Mots-clésShahidCoachingMedicineNursingIntervention (counseling)Test (biology)Simple random sampleDescriptive statisticsSignificant differencePsychologyPopulationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,398 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndian Journal of Critical Care MedicineMême sujetPatient-Provider Communication in HealthcareTravaux en français237 207