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Enregistrement W4212975144 · doi:10.1093/jcag/gwab049.087

A88 UNDERSTANDING NURSE PERCEPTIONS OF CARING FOR PATIENTS WITH ALCOHOL USE DISORDER: A CROSS-SECTIONAL STUDY

2022· article· en· W4212975144 sur OpenAlexaffabout
Ashley Hyde, Emily Johnson, Christina Bray, T. Meier, Michelle Carbonneau, Jude Spiers, Puneeta Tandon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlcohol use disorderReferralCross-sectional studyIntervention (counseling)Family medicineNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alcohol Use Disorder (AUD), the problematic consumption of alcohol, affects 107 million people worldwide. AUD increases morbidity and mortality and has a substantial impact on daily functioning including quality of life, relationships and employment. AUD is particularly detrimental in patients who already have liver damage like cirrhosis. The management of AUD includes screening, brief intervention and referral to treatment for psychological and pharmacotherapy based treatment. People with AUD have frequent interactions with the healthcare system. These interactions represent opportunities to engage patients with therapy. As front-line workers who have maximal contact with patients, nurses practicing in acute care are in an ideal position to initiate AUD related discussion with patients. Prior to the design of an educational intervention to increase nursing engagement with AUD screening and brief intervention, there is a need to understand baseline knowledge, attitudes and perceptions in this group. Aims The aim of the present study was to explore the knowledge, attitudes and perceptions of nurses caring for patients with cirrhosis and AUD. Methods We conducted a cross-sectional survey using the Survey of Attitudes and Perceptions (SAP). The SAP is derived from a validated tool to assess attitudes and perceptions towards patients with AUD. Anonymous surveys were distributed on inpatient medicine units across 5 geographic zones in Alberta between September 2019-March 2020. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics. Results A total of 93 nurses from 7 inpatient medicine units across Alberta participated in the study. The majority of participants were Registered Nurses (74.9%), who practiced in an urban setting (69%), and had worked in their role for an average of 9.9 years. Few (22.6%) participants reported any prior structured education on caring for patients with AUD, with the majority reporting limited knowledge of alcohol and effects of alcohol consumption. Though most reported that caring for patients with AUD was part of their professional role, only 15.7% felt motivated to work with this group of patients. Responses to individual questions or sub-domains of the survey did not significantly differ by length or time in professional role, or practice setting. Conclusions Our results indicate that nurses have limited knowledge on caring for patients with AUD. Given the importance of AUD in the development and progression of cirrhosis as well as the frequency of hospitalizations for patients with cirrhosis, increasing nurse knowledge of AUD is crucial to improving the quality of care for these patients. The results of this study will be used to inform the development of an educational intervention to increase nursing knowledge of caring for patients with cirrhosis and AUD. Funding Agencies Alberta Innovates

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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